- 本书赞誉
- 前言
- 目标读者
- 不适合阅读本书的读者
- 本书结构
- 什么是数据处理
- 遇到困难怎么办
- 排版约定
- 使用代码示例
- 致谢
- 第 1 章 Python 简介
- 第 2 章 Python 基础
- 第 3 章 供机器读取的数据
- 第 4 章 处理 Excel 文件
- 第 5 章 处理 PDF 文件 以及用 Python 解决问题
- 第 6 章 数据获取与存储
- 第 7 章 数据清洗:研究、匹配与格式化
- 第 8 章 数据清洗:标准化和脚本化
- 第 9 章 数据探索和分析
- 第 10 章 展示数据
- 第 11 章 网页抓取:获取并存储网络数据
- 第 12 章 高级网页抓取:屏幕抓取器与爬虫
- 第 13 章 应用编程接口
- 第 14 章 自动化和规模化
- 第 15 章 结论
- 附录 A 编程语言对比
- 附录 B 初学者的 Python 学习资源
- 附录 C 学习命令行
- 附录 D 高级 Python 设置
- 附录 E Python 陷阱
- 附录 F IPython 指南
- 附录 G 使用亚马逊网络服务
- 关于作者
- 关于封面
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第 6 章 数据获取与存储
找到要研究的第一个数据集,可能是向回答问题这一目标迈出的最重要一步。在第 1 章里我们说过,你首先应该花点时间将问题细化,让问题足够具体,能够找到关于问题的好数据,同时问题又要足够宽泛,可以让你和其他人都感兴趣。
另一种可能是,你已经找到了感兴趣的数据集,但无法提出令人信服的问题。如果你不了解也不信任数据来源,应该花点时间调查一下。问问你自己:数据是否有效?是否更新过?我能否信任当前以及未来的更新和出版物?
本章我们会讲到,你可以将数据保存在什么地方,以供后续使用。如果你不熟悉数据库的话,我们也会讲到数据库的使用场景和使用方法,并演示如何创建简单数据库来存储数据。如果你已经很熟悉数据库,或者你的数据源就是一个数据库的话,我们会讲到 Python 中基本的数据库连接结构。
如果你还没决定使用哪个数据集的话,不必担心。下面用的几个例子,你都可以在本书仓库(https://github.com/jackiekazil/data-wrangling)中找到。
我们强烈建议你带着几个问题阅读本书,这样你才能更好地在实践中学习。这些问题可能是你一直想研究的问题,也可能是与本书所探索数据相关的问题。即使你选取的问题很简单,在编写代码中学习也是最好的学习方法。
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