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PYTHON數(shù)據(jù)采集與分析(微課視頻版) 版權(quán)信息
- ISBN：9787302637875
- 條形碼：9787302637875 ; 978-7-302-63787-5
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
PYTHON數(shù)據(jù)采集與分析(微課視頻版) 本書特色
本教材以Python為編程工具，以數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)決策為主線，以任務驅(qū)動的教學方式，穿插“知識點”“小貼士”等相關知識介紹，以學情分析為出發(fā)點，形成知識-任務-解決方案鏈條，增強學習的趣味性和體驗感，通過任務驅(qū)動學習的能動性，有效訓練學習者解決問題的復合能力。
PYTHON數(shù)據(jù)采集與分析(微課視頻版) 內(nèi)容簡介
本書以Python數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)分析作為中心，不求面面俱到，但求精練并強調(diào)實用性，注重提高學生應用Python解決實際問題能力的培養(yǎng)與訓練。全書內(nèi)容共分三篇13章，**篇先介紹Python開發(fā)環(huán)境，然后從Python數(shù)據(jù)類型、程序控制流程、函數(shù)、字符編碼與文件讀寫、面向?qū)ο蟮木幊趟枷氲确矫娼榻B了Python編程的基礎內(nèi)容； 第二篇主要從網(wǎng)絡爬蟲、Scrapy爬蟲框架等方面介紹如何應用Python進行網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的采集； 第三篇則是對采集到的數(shù)據(jù)進行分析，介紹Python中常用到的兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)——Series和DataFrame，以及基于這兩種數(shù)據(jù)對象的基本操作，還介紹如何繪制常用的基本圖形，如折線圖、餅圖、箱線圖等，包括統(tǒng)計學中的相關分析與關聯(lián)分析，*后介紹文本挖掘與分析相關內(nèi)容。 本書在內(nèi)容組織與編寫上盡量做到邏輯嚴密、結(jié)構(gòu)合理，可供計算機、大數(shù)據(jù)、人工智能等相關專業(yè)的學生使用，也可供經(jīng)管類等其他專業(yè)的學生用于商業(yè)數(shù)據(jù)分析。
PYTHON數(shù)據(jù)采集與分析(微課視頻版) 目錄
**篇Python開發(fā)環(huán)境部署和編程基礎
第1章Python開發(fā)環(huán)境部署
1.1Anaconda3的安裝與部署
1.2Anaconda3的使用
1.3Jupyter Notebook的使用
第2章Python編程基礎
2.1Python編程語言概述
2.2**個Python程序
2.3Python中模塊的應用
第3章數(shù)據(jù)類型
3.1數(shù)字
3.2字符串
3.3列表
3.4字典
3.4.1列表和字典的區(qū)別與聯(lián)系
3.4.2字典的幾種操作
3.5元組
第4章程序控制流程
4.1for循環(huán)語句
4.2while循環(huán)語句
4.3break語句
4.4continue語句
4.5pass語句
4.6選擇分支結(jié)構(gòu)的實現(xiàn)
4.7隨機數(shù)的應用
第5章函數(shù)的使用
5.1函數(shù)的創(chuàng)建與調(diào)用
5.2變量作用域
5.3模塊與包
5.3.1模塊導入
5.3.2模塊的查找方式
5.3.3包
5.4模塊應用舉例
5.4.1time模塊的使用
5.4.2收發(fā)電子郵件相關模塊的使用
第6章字符編碼與文件讀寫
6.1常見的編碼類別
6.2文件讀寫
6.2.1文件打開
6.2.2文件讀
6.2.3文件寫
6.2.4文件關閉
6.3csv文件的讀寫操作
6.3.1寫csv文件
6.3.2讀csv文件
6.4Excel文件的讀寫操作
6.4.1向Excel文件中寫入數(shù)據(jù)
6.4.2讀取Excel文件中的數(shù)據(jù)
第7章Python面向?qū)ο缶幊?7.1面向?qū)ο笏枷牒喗?7.2類的創(chuàng)建
7.2.1初始化方法的定義
7.2.2類的繼承
7.2.3類的定制
第二篇Python數(shù)據(jù)采集
第8章網(wǎng)絡爬蟲原理
8.1爬蟲的工作步驟
8.2爬蟲倫理
8.2.1Robots協(xié)議
8.2.2robots.txt的使用方法
8.3使用BeautifulSoup解析和提取網(wǎng)頁中的數(shù)據(jù)
8.3.1find()與find_all()的應用
8.3.2select()的應用
8.3.3靜態(tài)網(wǎng)頁與動態(tài)網(wǎng)頁
8.3.4帶參數(shù)的URL請求
8.3.5JSON數(shù)據(jù)的解析
8.4反反爬蟲技術(shù)
8.5攜程網(wǎng)站酒店評論信息的抓取
8.6攜程網(wǎng)站某景區(qū)評論信息抓取
8.7天氣信息的抓取
8.8selenium的應用
8.8.1selenium的配置
8.8.2工作原理和步驟
8.8.3selenium提取數(shù)據(jù)的方法
8.8.4selenium操作元素的常用方法
第9章Scrapy爬蟲框架
9.1安裝Scrapy爬蟲框架并創(chuàng)建爬蟲項目
9.1.1安裝Scrapy爬蟲框架
9.1.2創(chuàng)建并啟動Scrapy爬蟲項目
9.1.3Scrapy爬蟲項目的組成
9.2使用Scrapy提取網(wǎng)頁數(shù)據(jù)
9.2.1Response對象的屬性和方法
9.2.2xpath選擇器
9.2.3Selector對象
9.2.4css選擇器
9.3多層級網(wǎng)頁抓取
9.3.1相同結(jié)構(gòu)頁面抓取
9.3.2不同結(jié)構(gòu)網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的抓取
9.3.3request與對應的response間的數(shù)據(jù)傳遞
第三篇Python數(shù)據(jù)分析
第10章pandas庫 10.1pandas庫的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 10.1.1Series數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 10.1.2Series的創(chuàng)建方法 10.1.3Series的索引和切片 10.1.4Series的幾種操作 10.1.5DataFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 10.1.6DataFrame數(shù)據(jù)排序 10.1.7Series 對象和 DataFrame 對象的聯(lián)系 10.2分組聚合操作 10.2.1groupby()方法的應用 10.2.2單層分組聚合 10.2.3多層分組聚合操作 10.2.4聚合操作agg()方法的應用 第11章matplotlib數(shù)據(jù)可視化 11.1圖形繪制的一般步驟 11.2折線圖的繪制 11.2.1單條折線圖的繪制 11.2.2多條折線圖的繪制 11.3餅圖的繪制 11.3.1使用Series繪圖 11.3.2使用matplotlib繪圖 11.4散點圖的繪制 11.5箱線圖的繪制 第12章相關分析與關聯(lián)分析 12.1概述 12.2相關分析 12.2.1相關分析的描述與測度 12.2.2相關系數(shù) 12.2.3偏相關分析 12.2.4距離相關分析 12.3Apriori關聯(lián)分析 12.3.1支持度、置信度與提升度 12.3.2Apriori算法 12.3.3Apriori算法應用舉例 12.3.4Apriori算法的Python實現(xiàn) 第13章文本挖掘與分析 13.1文本挖掘概述 13.1.1文本挖掘的定義 13.1.2文本挖掘的過程 13.1.3Python中的文本挖掘包 13.2Python文本特征提取與特征選擇 13.2.1中文分詞 13.2.2詞頻統(tǒng)計 13.2.3詞云分析 13.2.4文本特征提取 13.3文本分類實例： 垃圾郵件識別 13.3.1文本分類概述 13.3.2文本分類的Python實現(xiàn) 參考文獻
第10章pandas庫 10.1pandas庫的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 10.1.1Series數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 10.1.2Series的創(chuàng)建方法 10.1.3Series的索引和切片 10.1.4Series的幾種操作 10.1.5DataFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 10.1.6DataFrame數(shù)據(jù)排序 10.1.7Series 對象和 DataFrame 對象的聯(lián)系 10.2分組聚合操作 10.2.1groupby()方法的應用 10.2.2單層分組聚合 10.2.3多層分組聚合操作 10.2.4聚合操作agg()方法的應用 第11章matplotlib數(shù)據(jù)可視化 11.1圖形繪制的一般步驟 11.2折線圖的繪制 11.2.1單條折線圖的繪制 11.2.2多條折線圖的繪制 11.3餅圖的繪制 11.3.1使用Series繪圖 11.3.2使用matplotlib繪圖 11.4散點圖的繪制 11.5箱線圖的繪制 第12章相關分析與關聯(lián)分析 12.1概述 12.2相關分析 12.2.1相關分析的描述與測度 12.2.2相關系數(shù) 12.2.3偏相關分析 12.2.4距離相關分析 12.3Apriori關聯(lián)分析 12.3.1支持度、置信度與提升度 12.3.2Apriori算法 12.3.3Apriori算法應用舉例 12.3.4Apriori算法的Python實現(xiàn) 第13章文本挖掘與分析 13.1文本挖掘概述 13.1.1文本挖掘的定義 13.1.2文本挖掘的過程 13.1.3Python中的文本挖掘包 13.2Python文本特征提取與特征選擇 13.2.1中文分詞 13.2.2詞頻統(tǒng)計 13.2.3詞云分析 13.2.4文本特征提取 13.3文本分類實例： 垃圾郵件識別 13.3.1文本分類概述 13.3.2文本分類的Python實現(xiàn) 參考文獻
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