- 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!
目标读者
本书针对的是那些不想用桌面工具来探索数据处理的人。如果你精于 Excel,想进一步提升数据分析水平,本书将助你一臂之力!如果你之前学过其他语言,想用 Python 学习数据处理,也会发现本书非常有用。
如果你遇到不懂的问题,建议你联系我们,这样我们可以改进书的内容。你也应该使用互联网搜索或在线提问(在线提问有一些方法和技巧,请参考 https://www.propublica.org/nerds/item/how-to-ask-programming-questions)来补充学习。我们在附录 E 中介绍了一些调试的技巧,你可以翻到那里看一下。
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