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Python數(shù)據(jù)預(yù)處理 版權(quán)信息
- ISBN：9787115562067
- 條形碼：9787115562067 ; 978-7-115-56206-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
Python數(shù)據(jù)預(yù)處理 本書特色
1.黑馬程序員系列產(chǎn)品； 2.本書內(nèi)容翔實(shí)，講解細(xì)致，包含大量實(shí)用案例； 3.本書配套豐富的教學(xué)資源，PPT、教學(xué)設(shè)計(jì)、教學(xué)大綱、教學(xué)視頻、課后習(xí)題及答案等。
Python數(shù)據(jù)預(yù)處理 內(nèi)容簡介
數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘或人工智能中必不可少的環(huán)節(jié)，它通過一定的方法將存在諸多問題的低質(zhì)量數(shù)據(jù)處理變成高質(zhì)量數(shù)據(jù)，在一定程度上提高數(shù)據(jù)分析或數(shù)據(jù)挖掘等工作的效率。 本書以Jupyter Notebook為主要開發(fā)工具，采用理論與實(shí)例相結(jié)合的形式，全面地介紹數(shù)據(jù)預(yù)處理的相關(guān)知識(shí)。全書共8章，其中章介紹數(shù)據(jù)預(yù)處理的入門知識(shí)；第2～6章介紹科學(xué)計(jì)算庫NumPy和數(shù)據(jù)分析庫pandas，以及通過pandas庫實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)規(guī)約的功能；第7章介紹數(shù)據(jù)清理工具OpenRefine的安裝及使用；第8章結(jié)合前期的核心知識(shí)進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)演練。除章外，其他章均配置了豐富的示例或案例，讀者可以一邊學(xué)習(xí)一邊練習(xí)，鞏固所學(xué)的知識(shí)，并在實(shí)踐中提升實(shí)際開發(fā)能力。 本書附有配套視頻、源代碼、習(xí)題、教學(xué)課件等資源。為幫助初學(xué)者更好地學(xué)習(xí)本書中的內(nèi)容，本書還提供了在線答疑。 本書既可作為高等院校計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)的專用教材，也可以作為相關(guān)技術(shù)愛好者的入門用書。
Python數(shù)據(jù)預(yù)處理 目錄
第 1章 數(shù)據(jù)預(yù)處理概述 001
1．1 什么是數(shù)據(jù)預(yù)處理 001
1．2 常見的數(shù)據(jù)問題 003
1．3 數(shù)據(jù)預(yù)處理的流程 003
1．4 常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理庫 005
1．5 開發(fā)工具與環(huán)境 006
1．5．1 安裝與使用Jupyter Notebook 006
1．5．2 安裝數(shù)據(jù)預(yù)處理庫 008
1．6 本章小結(jié) 009
1．7 習(xí)題 009
第 2章 科學(xué)計(jì)算庫——NumPy 010
2．1 數(shù)組對象 010
2．2 創(chuàng)建數(shù)組 012
2．3 訪問數(shù)組元素 014
2．3．1 使用整數(shù)索引訪問元素 014
2．3．2 使用花式索引或布爾索引訪問元素 015
2．3．3 使用切片訪問元素 017
2．4 數(shù)組運(yùn)算 018
2．4．1 形狀相同的數(shù)組間運(yùn)算 018
2．4．2 形狀不同的數(shù)組間運(yùn)算 019
2．4．3 數(shù)組與標(biāo)量的運(yùn)算 020
2．5 數(shù)組操作 021
2．5．1 排序 021
2．5．2 檢索數(shù)組元素 022
2．5．3 元素唯一化 022
2．6 數(shù)組的轉(zhuǎn)置 023
2．7 本章小結(jié) 025
2．8 習(xí)題 025
第3章 pandas庫基礎(chǔ) 028
3．1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 028
3．1．1 Series 028
3．1．2 DataFrame 030
3．2 索引操作 032
3．2．1 索引對象 032
3．2．2 使用單層索引訪問數(shù)據(jù) 033
3．2．3 使用分層索引訪問數(shù)據(jù) 035
3．2．4 重新索引 038
3．3 數(shù)據(jù)排序 039
3．3．1 按索引排序 040
3．3．2 按值排序 041
3．4 統(tǒng)計(jì)計(jì)算與統(tǒng)計(jì)描述 042
3．4．1 統(tǒng)計(jì)計(jì)算 042
3．4．2 統(tǒng)計(jì)描述 043
3．5 繪制圖表 044
3．6 本章小結(jié) 046
3．7 習(xí)題 046
第4章 數(shù)據(jù)獲取 048
4．1 從CSV和TXT文件讀取數(shù)據(jù) 048
4．2 從Excel文件讀取數(shù)據(jù) 050
4．3 從JSON文件讀取數(shù)據(jù) 052
4．4 從HTML表格讀取數(shù)據(jù) 053
4．5 從數(shù)據(jù)庫讀取數(shù)據(jù) 054
4．6 從Word文件讀取數(shù)據(jù) 056
4．6．1 python-docx庫概述 056
4．6．2 python-docx庫的基本使用 057
4．7 從PDF文件讀取數(shù)據(jù) 059
4．7．1 pdfplumber庫概述 059
4．7．2 pdfplumber庫的基本使用 060
4．8 本章小結(jié) 061
4．9 習(xí)題 062
第5章 數(shù)據(jù)清理 064
5．1 數(shù)據(jù)清理概述 064
5．2 缺失值的檢測與處理 065
5．2．1 缺失值的檢測 065
5．2．2 缺失值的處理 066
5．3 重復(fù)值的檢測與處理 070
5．3．1 重復(fù)值的檢測 070
5．3．2 重復(fù)值的處理 071
5．4 異常值的檢測與處理 072
5．4．1 異常值的檢測 072
5．4．2 異常值的處理 076
5．5 案例——成都某地區(qū)二手房數(shù)據(jù)清理 078
【分析目標(biāo)】 078
【數(shù)據(jù)獲取】 078
【數(shù)據(jù)清理】 079
5．6 本章小結(jié) 083
5．7 習(xí)題 083
第6章 數(shù)據(jù)集成、變換與規(guī)約 086
6．1 數(shù)據(jù)集成 086
6．1．1 數(shù)據(jù)集成概述 086
6．1．2 合并數(shù)據(jù) 087
6．2 數(shù)據(jù)變換 093
6．2．1 數(shù)據(jù)變換概述 093
6．2．2 軸向旋轉(zhuǎn) 094
6．2．3 分組與聚合 095
6．2．4 啞變量處理 100
6．2．5 面元?jiǎng)澐帧?02
6．3 數(shù)據(jù)規(guī)約 104
6．3．1 數(shù)據(jù)規(guī)約概述 104
6．3．2 重塑分層索引 105
6．3．3 降采樣 106
6．4 案例——中國籃球運(yùn)動(dòng)員的基本信息分析 108
【分析目標(biāo)】 108
【數(shù)據(jù)獲取】 108
【數(shù)據(jù)清理】 109
【實(shí)現(xiàn)步驟】 116
6．5 本章小結(jié) 119
6．6 習(xí)題 119
第7章 數(shù)據(jù)清理工具—— OpenRefine 122
7．1 OpenRefine介紹 122
7．2 OpenRefine的下載與安裝 123
7．3 OpenRefine的基本操作 124
7．3．1 基本配置 125
7．3．2 創(chuàng)建項(xiàng)目 126
7．3．3 操作列 127
7．3．4 撤銷與重做 132
7．3．5 導(dǎo)出數(shù)據(jù) 133
7．4 OpenRefine的進(jìn)階操作 135
7．4．1 數(shù)據(jù)排序 135
7．4．2 數(shù)據(jù)歸類 137
7．4．3 重復(fù)檢測 138
7．4．4 數(shù)據(jù)填充 141
7．4．5 文本過濾 142
7．4．6 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 143
7．5 案例——多倫多市建筑許可數(shù)據(jù) 分析 145
【分析目標(biāo)】 145
【數(shù)據(jù)獲取】 145
【數(shù)據(jù)清理】 146
【實(shí)現(xiàn)步驟】 152
7．6 本章小結(jié) 153
7．7 習(xí)題 154
第8章 實(shí)戰(zhàn)演練——數(shù)據(jù)分析師崗位分析 156
8．1 知識(shí)精講 156
8．1．1 數(shù)據(jù)分析的流程 156
8．1．2 使用pyecharts繪制圖表 157
8．2 分析目標(biāo)與思路 160
8．3 數(shù)據(jù)收集 161
8．4 數(shù)據(jù)預(yù)處理 163
8．5 數(shù)據(jù)分析與展現(xiàn) 166
8．5．1 分析展現(xiàn)數(shù)據(jù)分析師崗位的需求趨勢 166
8．5．2 分析展現(xiàn)數(shù)據(jù)分析師崗位的熱門城市Top10 167
8．5．3 分析展現(xiàn)不同城市數(shù)據(jù)分析師崗位的薪資水平 169
8．5．4 分析展現(xiàn)數(shù)據(jù)分析師崗位的學(xué)歷要求 171
8．6 本章小結(jié) 172
1．1 什么是數(shù)據(jù)預(yù)處理 001
1．2 常見的數(shù)據(jù)問題 003
1．3 數(shù)據(jù)預(yù)處理的流程 003
1．4 常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理庫 005
1．5 開發(fā)工具與環(huán)境 006
1．5．1 安裝與使用Jupyter Notebook 006
1．5．2 安裝數(shù)據(jù)預(yù)處理庫 008
1．6 本章小結(jié) 009
1．7 習(xí)題 009
第 2章 科學(xué)計(jì)算庫——NumPy 010
2．1 數(shù)組對象 010
2．2 創(chuàng)建數(shù)組 012
2．3 訪問數(shù)組元素 014
2．3．1 使用整數(shù)索引訪問元素 014
2．3．2 使用花式索引或布爾索引訪問元素 015
2．3．3 使用切片訪問元素 017
2．4 數(shù)組運(yùn)算 018
2．4．1 形狀相同的數(shù)組間運(yùn)算 018
2．4．2 形狀不同的數(shù)組間運(yùn)算 019
2．4．3 數(shù)組與標(biāo)量的運(yùn)算 020
2．5 數(shù)組操作 021
2．5．1 排序 021
2．5．2 檢索數(shù)組元素 022
2．5．3 元素唯一化 022
2．6 數(shù)組的轉(zhuǎn)置 023
2．7 本章小結(jié) 025
2．8 習(xí)題 025
第3章 pandas庫基礎(chǔ) 028
3．1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 028
3．1．1 Series 028
3．1．2 DataFrame 030
3．2 索引操作 032
3．2．1 索引對象 032
3．2．2 使用單層索引訪問數(shù)據(jù) 033
3．2．3 使用分層索引訪問數(shù)據(jù) 035
3．2．4 重新索引 038
3．3 數(shù)據(jù)排序 039
3．3．1 按索引排序 040
3．3．2 按值排序 041
3．4 統(tǒng)計(jì)計(jì)算與統(tǒng)計(jì)描述 042
3．4．1 統(tǒng)計(jì)計(jì)算 042
3．4．2 統(tǒng)計(jì)描述 043
3．5 繪制圖表 044
3．6 本章小結(jié) 046
3．7 習(xí)題 046
第4章 數(shù)據(jù)獲取 048
4．1 從CSV和TXT文件讀取數(shù)據(jù) 048
4．2 從Excel文件讀取數(shù)據(jù) 050
4．3 從JSON文件讀取數(shù)據(jù) 052
4．4 從HTML表格讀取數(shù)據(jù) 053
4．5 從數(shù)據(jù)庫讀取數(shù)據(jù) 054
4．6 從Word文件讀取數(shù)據(jù) 056
4．6．1 python-docx庫概述 056
4．6．2 python-docx庫的基本使用 057
4．7 從PDF文件讀取數(shù)據(jù) 059
4．7．1 pdfplumber庫概述 059
4．7．2 pdfplumber庫的基本使用 060
4．8 本章小結(jié) 061
4．9 習(xí)題 062
第5章 數(shù)據(jù)清理 064
5．1 數(shù)據(jù)清理概述 064
5．2 缺失值的檢測與處理 065
5．2．1 缺失值的檢測 065
5．2．2 缺失值的處理 066
5．3 重復(fù)值的檢測與處理 070
5．3．1 重復(fù)值的檢測 070
5．3．2 重復(fù)值的處理 071
5．4 異常值的檢測與處理 072
5．4．1 異常值的檢測 072
5．4．2 異常值的處理 076
5．5 案例——成都某地區(qū)二手房數(shù)據(jù)清理 078
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【數(shù)據(jù)獲取】 078
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第6章 數(shù)據(jù)集成、變換與規(guī)約 086
6．1 數(shù)據(jù)集成 086
6．1．1 數(shù)據(jù)集成概述 086
6．1．2 合并數(shù)據(jù) 087
6．2 數(shù)據(jù)變換 093
6．2．1 數(shù)據(jù)變換概述 093
6．2．2 軸向旋轉(zhuǎn) 094
6．2．3 分組與聚合 095
6．2．4 啞變量處理 100
6．2．5 面元?jiǎng)澐帧?02
6．3 數(shù)據(jù)規(guī)約 104
6．3．1 數(shù)據(jù)規(guī)約概述 104
6．3．2 重塑分層索引 105
6．3．3 降采樣 106
6．4 案例——中國籃球運(yùn)動(dòng)員的基本信息分析 108
【分析目標(biāo)】 108
【數(shù)據(jù)獲取】 108
【數(shù)據(jù)清理】 109
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第7章 數(shù)據(jù)清理工具—— OpenRefine 122
7．1 OpenRefine介紹 122
7．2 OpenRefine的下載與安裝 123
7．3 OpenRefine的基本操作 124
7．3．1 基本配置 125
7．3．2 創(chuàng)建項(xiàng)目 126
7．3．3 操作列 127
7．3．4 撤銷與重做 132
7．3．5 導(dǎo)出數(shù)據(jù) 133
7．4 OpenRefine的進(jìn)階操作 135
7．4．1 數(shù)據(jù)排序 135
7．4．2 數(shù)據(jù)歸類 137
7．4．3 重復(fù)檢測 138
7．4．4 數(shù)據(jù)填充 141
7．4．5 文本過濾 142
7．4．6 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 143
7．5 案例——多倫多市建筑許可數(shù)據(jù) 分析 145
【分析目標(biāo)】 145
【數(shù)據(jù)獲取】 145
【數(shù)據(jù)清理】 146
【實(shí)現(xiàn)步驟】 152
7．6 本章小結(jié) 153
7．7 習(xí)題 154
第8章 實(shí)戰(zhàn)演練——數(shù)據(jù)分析師崗位分析 156
8．1 知識(shí)精講 156
8．1．1 數(shù)據(jù)分析的流程 156
8．1．2 使用pyecharts繪制圖表 157
8．2 分析目標(biāo)與思路 160
8．3 數(shù)據(jù)收集 161
8．4 數(shù)據(jù)預(yù)處理 163
8．5 數(shù)據(jù)分析與展現(xiàn) 166
8．5．1 分析展現(xiàn)數(shù)據(jù)分析師崗位的需求趨勢 166
8．5．2 分析展現(xiàn)數(shù)據(jù)分析師崗位的熱門城市Top10 167
8．5．3 分析展現(xiàn)不同城市數(shù)據(jù)分析師崗位的薪資水平 169
8．5．4 分析展現(xiàn)數(shù)據(jù)分析師崗位的學(xué)歷要求 171
8．6 本章小結(jié) 172
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Python數(shù)據(jù)預(yù)處理 作者簡介
黑馬程序員，傳智播客旗下高端教育品牌，成立于2006年，它是由中國Java培訓(xùn)先行者張孝祥老師發(fā)起，聯(lián)合***大的中文IT社區(qū)CSDN、中關(guān)村軟件園共同創(chuàng)辦的一家專業(yè)教育機(jī)構(gòu)。辦學(xué)至今，我們一直堅(jiān)守著“為千萬人少走彎路而著書，為中華軟件之崛起而講課”的辦學(xué)理念，堅(jiān)持培養(yǎng)優(yōu)秀軟件應(yīng)用工程師的宏偉目標(biāo)，在累計(jì)培養(yǎng)的十萬余名學(xué)員中。
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