- 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
文章来源于网络收集而来,版权归原创者所有,如有侵权请及时联系!
6.10 小结
恭喜!你已经搞定了项目面临的几个最大问题:我怎么能找到有用的数据?我怎么访问并保存数据?我们希望你对获取的数据源有信心,并相信你第一个数据集的真实性。我们也希望你对数据备份和数据存储有一个可靠的计划。
你可以将本章学习的技术应用到以后的数据集上,即使是在数据网站上花几个小时研究脑海中突然出现的问题。
现在你应该有信心做好以下事情:
· 判断你找到数据集的价值和用途
· 拿起电话寻求更多信息
· 要回答一个问题,知道首先去哪里寻找数据
· 轻松实现安全存储数据的方法
· 核实你找到的数据
· 构建数据的关系模型你还第一次接触到表 6-2 中的这些概念。
表6-2:Python编程新概念和新库
概念/库 | 作用 |
关系型数据库(例如 MySQL 和 PostgreSQL) | 轻松存储关系型数据 |
非关系型数据库(例如 MongoDB) | 以平面方式存储数据 |
SQLite(https://www.sqlite.org/)安装和使用 | 基于 SQL 的易用存储,适用于简单项目 |
Dataset(https://dataset.readthedocs.org/en/latest/)安装和使用 | 易用的 Python 数据库包装器 |
在后续章节中,你还会更多地用到所有这些技术。在下一章里,你将学习清洗数据,利用代码发现异常,编写完整的脚本或程序,这样你就可以分析数据,并输出结果与全世界分享。
如果你对这篇内容有疑问,欢迎到本站社区发帖提问 参与讨论,获取更多帮助,或者扫码二维码加入 Web 技术交流群。
绑定邮箱获取回复消息
由于您还没有绑定你的真实邮箱,如果其他用户或者作者回复了您的评论,将不能在第一时间通知您!
发布评论