Python作為一門(mén)優(yōu)秀的編程語(yǔ)言，近年來(lái)受到很多編程愛(ài)好者的青睞。一是因?yàn)镻ython本身具有簡(jiǎn)捷優(yōu)美、易學(xué)易用的特點(diǎn)；二是由于互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，我們正迎來(lái)大數(shù)據(jù)的時(shí)代，而Python無(wú)論是在數(shù)據(jù)的采集與處理方面，還是在數(shù)據(jù)分析與可視化方面都有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。我們可以利用Python便捷地開(kāi)展與數(shù)據(jù)相關(guān)的項(xiàng)目，以很低的學(xué)習(xí)成本快速完成項(xiàng)目的研究。本書(shū)本著實(shí)用性的目的，著眼于整個(gè)數(shù)據(jù)分析的流程，介紹了從數(shù)據(jù)采集到可視化的大致流程。希望借此為Python初學(xué)者打開(kāi)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的大門(mén)，初窺數(shù)據(jù)分析的奧秘。
本書(shū)的主要內(nèi)容
第1章主要講解了在Ubuntu和Windows系統(tǒng)下，Python集成開(kāi)發(fā)環(huán)境的搭建�？紤]到初學(xué)者容易為安裝第三方庫(kù)犯難，又介紹了三種簡(jiǎn)單實(shí)用的方法來(lái)安裝這些常見(jiàn)的庫(kù)。接著對(duì)幾個(gè)后面要用到的高級(jí)語(yǔ)法進(jìn)行了簡(jiǎn)單介紹，為之后的應(yīng)用打下基礎(chǔ)。
第2章集中講解了數(shù)據(jù)采集的流程，即網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)程序的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。首先本章沒(méi)有拘泥于使用Python的內(nèi)置庫(kù)urllib庫(kù)進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，而是直接介紹了requests和其他更加簡(jiǎn)捷強(qiáng)大的庫(kù)來(lái)完成程序的設(shè)計(jì)。在進(jìn)階內(nèi)容中，對(duì)常見(jiàn)的編碼問(wèn)題、異常處理、代理IP、驗(yàn)證碼、機(jī)器人協(xié)議、模擬登錄，以及多線程等相關(guān)問(wèn)題給出了解決的方案。
第3章講解數(shù)據(jù)的清洗問(wèn)題。在具體講解清洗數(shù)據(jù)之前，先介紹了TXT、XLSX、JSON、CSV等各種文件的導(dǎo)入和導(dǎo)出的方法，并介紹了Python與MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)交互的方式。接著介紹了NumPy和pandas庫(kù)的基本使用方法，這是我們用于數(shù)據(jù)處理和科學(xué)計(jì)算的兩個(gè)強(qiáng)大的工具。最后綜合以上的學(xué)習(xí)介紹了數(shù)據(jù)的去重、缺失值的填補(bǔ)等經(jīng)典的數(shù)據(jù)清洗方法。
第4章首先講解探索性數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用，并且簡(jiǎn)單介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)基本知識(shí)。然后演示如何應(yīng)用sklearn庫(kù)提供的決策樹(shù)和最鄰近算法來(lái)處理分類(lèi)問(wèn)題，并嘗試根據(jù)算法原理手動(dòng)實(shí)現(xiàn)最鄰近算法。最后介紹如何使用pandas、matplotlib和seaborn這三個(gè)庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化。
第5章是綜合性學(xué)習(xí)的章節(jié)，講解了三個(gè)小項(xiàng)目的完整實(shí)現(xiàn)過(guò)程，旨在通過(guò)操作生活中真正的數(shù)據(jù)來(lái)強(qiáng)化前面基礎(chǔ)內(nèi)容的學(xué)習(xí)。
本書(shū)的讀者對(duì)象
本書(shū)面向想從事數(shù)據(jù)工作的Python初學(xué)者。由于本書(shū)并不對(duì)Python的基礎(chǔ)語(yǔ)法做詳細(xì)的講解，所以希望讀者有一定的語(yǔ)法基礎(chǔ)。
測(cè)試環(huán)境及代碼
我們使用的語(yǔ)法是基于Python 3的，具體是Python 3.6，用到的第三方庫(kù)也已經(jīng)全面支持此版本，所以讀者不必?fù)?dān)心相關(guān)的版本問(wèn)題；測(cè)試環(huán)境為Ubuntu 16.04 LTS 64-Bit。本書(shū)中使用的全部代碼及相關(guān)數(shù)據(jù)已經(jīng)托管至Github, 讀者可以進(jìn)入https://github.com/shenxiangzhuang/PythonDataAnalysis進(jìn)行下載。
聯(lián)系作者
雖然本書(shū)只是入門(mén)級(jí)圖書(shū)，但是限于筆者水平有限，難免會(huì)存在一些錯(cuò)誤，有些地方的表述可能也不是那么準(zhǔn)確。非常歡迎讀者指出本書(shū)的不當(dāng)之處或提出建設(shè)性的意見(jiàn)。筆者的電子郵件地址是datahonor@gmail.com。
致謝
在本書(shū)的撰寫(xiě)過(guò)程中受到過(guò)很多人的幫助，這里特別感謝劉松學(xué)長(zhǎng)，感謝學(xué)長(zhǎng)對(duì)筆者本人長(zhǎng)久以來(lái)的幫助，從他那里我學(xué)到了很多關(guān)于Python語(yǔ)言、機(jī)器學(xué)習(xí)以及計(jì)算機(jī)視覺(jué)等相關(guān)知識(shí)。另外，特別感謝IT工作者謝滿銳先生對(duì)本書(shū)的細(xì)心審校，也感謝他為本書(shū)的進(jìn)一步修改提出建設(shè)性意見(jiàn)。同時(shí)，感謝電子工業(yè)出版社石倩、楊嘉媛編輯的幫助。最后，本書(shū)參閱了大量的國(guó)內(nèi)外的文獻(xiàn)，這里對(duì)有關(guān)作者表示衷心的感謝。