- 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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不适合阅读本书的读者
本书肯定不适合经验丰富的 Python 程序员,他们已经知道数据处理任务需要用到哪些库和技术。(对于这些人,我们推荐 Wes McKinney 写的《利用 Python 进行数据分析》。)如果你是经验丰富的 Python 开发者,或使用过 Scala、R 等其他具有数据分析能力的语言,本书可能也不适合你。但如果你是经验丰富的 Web 语言开发者,使用的 PHP、JavaScript 等语言本身缺乏数据分析能力,那么本书可以通过数据处理来教你 Python 的知识。
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