- 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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使用代码示例
我们在 GitHub 上建了一个数据仓库(https://github.com/jackiekazil/data-wrangling)。在这个仓库中,你会找到我们在本书中使用的数据,以及一些代码示例,让你可以跟上本书的节奏。如果你在仓库中发现任何问题或者有任何疑问,请提交一个 issue(issue 提交地址:https://github.com/jackiekazil/data-wrangling/issues)。
本书是要帮你完成工作的。一般来说,如果本书提供了示例代码,你可以把它用在你的程序和文档中。除非你使用了很大一部分代码,否则无需联系我们获得许可。比如,用本书的几个代码片段写一个程序就无需获得许可。销售或分发 O'Reilly 图书的示例光盘则需要获得许可。引用本书中的示例代码来回答问题无需获得许可。将书中大量示例代码放到你的产品文档中则需要获得许可。
我们很希望但并不强制要求你在引用本书内容时加上引用说明。引用说明一般包括书名、作者、出版社和 ISBN。比如:“Data Wrangling with Python by Jacqueline Kazil and Katharine Jarmul (O'Reilly). Copyright 2016 Jacqueline Kazil and Kjamistan, Inc., 978-1-4919-4881-1.”
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