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| 內容簡介： |
Python数据分析从入门到精通循序渐进地讲解了使用Python语言实现数据分析的核心知识，并通过具体实例的实现过程演示了数据分析的方法和流程。Python数据分析从入门到精通共12章，内容包括Python语言基础、处理网络数据、网络爬虫实战、处理特殊文本格式、使用数据库保存数据、操作处理CSV文件、操作处理JSON数据、使用库matplotlib实现数据可视化处理、使用库pygal实现数据可视化处理、使用库numPy实现数据可视化处理、使用库pandas实现数据可视化处理和大数据实战案例。Python数据分析从入门到精通简洁而不失技术深度，内容丰富全面。不仅易于阅读，同时涵盖了其他同类图书中很少涉及的参考资料，是学习Python数据分析的实用教程。
Python数据分析从入门到精通适用于已了解Python语言基础语法、希望进一步提高自己Python开发水平的读者，还可作为大中专院校和培训学校相关专业师生的学习参考用书。
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| 關於作者： |
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李梓萌，女，高级工程师，毕业于清华大学，，供职于阿里巴巴淘宝事业部。工作项目涉及金融科技、证券交易所、银行、生物信息学、基因组学、广告技术、基础设施、交通运输、能源、人力资源和娱乐等多个领域的数据分析工作。在预测分析、数据科学、机器学习、大数据、产品工程、高性能计算和云基础设施等项目中工作了8年。
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| 目錄：
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目录
前言
第1章Python语言基础1
1.1Python语言介绍1
1.1.1Python语言的地位1
1.1.2Python语言的优点2
1.2安装Python3
1.2.1在Windows系统中下载并安装
Python3
1.2.2在MacOS系统中下载并安装
Python6
1.2.3在Linux系统中下载并安装
Python6
1.3Python开发工具介绍7
1.3.1使用Python自带的开发工具
IDLE7
1.3.2使用流行工具PyCharm7
1.4认识第一段Python程序11
1.4.1使用IDLE编码并运行11
1.4.2使用命令行方式运行Python
程序12
1.4.3使用交互式方式运行Python
程序12
1.4.4使用PyCharm实现第一个Python
程序13
第2章处理网络数据17
2.1处理HTML和XML数据17
2.1.1解析XML数据17
2.1.2使用库beautiful soup解析数据25
2.1.3使用库bleach解析数据27
2.1.4使用库cssutils解析数据29
2.1.5使用库html5lib解析数据31
2.1.6使用库markupsafe解析数据31
2.1.7使用库pyquery解析数据32
2.2处理HTTP 数据34
2.2.1使用内置的http包处理数据34
2.2.2使用库requests处理数据36
2.2.3使用库httplib2处理数据37
2.2.4使用库urllib3处理数据41
2.3处理URL 数据44
2.3.1使用urllib包44
2.3.2使用库furl处理数据47
2.3.3使用库purl处理数据48
2.3.4使用库webargs处理数据50
2.4爬取新闻保存到XML文件并分析
特征关系50
2.4.1爬虫抓取数据51
2.4.2使用Stanford CoreNLP提取XML
数据的特征关系52
第3章网络爬虫实战54
3.1网络爬虫基础54
3.2开发简单的网络爬虫应用程序55
3.2.1爬虫抓取某高校教师信息55
3.2.2抓取某吧的信息59
3.2.3抓取XX百科64
3.2.4爬虫抓取某网站的信息并保存到
本地68
3.3使用爬虫框架Scrapy70
3.3.1Scrapy框架基础71
3.3.2搭建Scrapy环境72
3.3.3创建第一个Scrapy项目72
3.3.4抓取某电影网的热门电影信息76
3.3.5抓取某网站中的照片并保存到
本地81
3.3.6抓取某网站中的主播照片并保存到
本地82
第4章处理特殊文本格式84
4.1使用tablib模块84
4.1.1基本用法84
4.1.2操作数据集中的指定行和列86
4.1.3删除并导出不同格式的数据87
4.1.4生成一个Excel文件88
4.1.5处理多个数据集89
4.1.6使用标签过滤数据92
4.1.7分离表格中的数据92
4.2使用openpyxl处理Office
文件93
4.2.1openpyxl基础93
4.2.2使用openpyxl读取Excel文件的
数据96
4.2.3将4组数据导入Excel文件96
4.2.4在Excel文件中检索某关键字
数据98
4.2.5将数据导入Excel文件并生成一个
图表99
4.3使用pyexcel处理Office
文件100
4.3.1使用pyexcel读取并写入CSV
文件100
4.3.2使用pyexcel读取指定Excel文件中
每个单元格数据101
4.3.3按列读取并显示指定Excel文件中
每个单元格数据102
4.3.4读取显示Excel文件中的所有
数据102
4.3.5将3组数据导入新建的Excel
文件103
4.3.6以多种方式获取Excel数据104
4.3.7将数据分别导入Excel文件和SQLite
数据库105
4.3.8在Flask Web项目中使用pyexcel处理
数据106
4.4使用python-docx处理Office
文件109
4.4.1使用python-docx处理Office文件的
流程109
4.4.2创建Word文档110
4.4.3在Word中插入图片110
4.4.4创建结构文档112
4.4.5读取Word文档114
4.5使用xlrd和xlwt读写Excel115
4.5.1使用库xlrd115
4.5.2使用库xlwt117
4.6使用xlsxwriter操作Excel
文件118
4.6.1使用库xlsxwriter的基本流程118
4.6.2创建一个表格118
4.6.3设置表格样式120
4.6.4向Excel文件中插入图像122
4.6.5向Excel文件中插入数据并绘制
柱状图123
4.6.6向Excel文件中插入数据并绘制
散点图125
4.6.7向Excel文件中插入数据并绘制
柱状图和饼状图126
第5章使用数据库保存数据129
5.1操作SQLite3数据库129
5.1.1sqlite3模块介绍129
5.1.2使用sqlite3模块操作SQLite3
数据库130
5.1.3使用Flask+ SQLite3+ ECharts2实现
降水数据可视化系统132
5.2操作MySQL数据库138
5.2.1搭建PyMySQL环境138
5.2.2实现数据库连接139
5.2.3创建数据库表140
5.2.4爬取XX站用户信息并保存到
MySQL数据库141
5.3使用MariaDB数据库145
5.3.1搭建MariaDB数据库环境145
5.3.2在Python程序中使用MariaDB
数据库148
5.4使用MongoDB数据库150
5.4.1搭建MongoDB环境150
5.4.2在Python程序中使用MongoDB
数据库151
5.5使用ORM操作数据库154
5.5.1Python和ORM154
5.5.2使用SQLAlchemy155
5.5.3使用mongoengine160
第6章操作处理CSV文件163
6.1内置CSV模块介绍163
6.1.1内置成员163
6.1.2操作CSV文件165
6.1.3提取CSV数据并保存到MySQL
数据库172
6.1.4提取CSV数据并保存到SQLite
数据库176
6.2爬取图书信息并保存为CSV
文件178
6.2.1实例介绍178
6.2.2具体实现178
6.3使用CSV文件保存Scrapy抓取的
数据181
6.3.1搭建Scrap
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| 內容試閱：
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前言
从你开始学习编程的那一刻起，就注定了以后要走的路：从编程学习者开始，依次经历实习生、程序员、软件工程师、架构师、CTO等职位。当你蓦然回首，会发现自己的成功并非偶然，而是在程序员的成长之路上不断修改代码、寻找并解决Bug、不停测试程序和修改项目的磨炼的必然结果。换言之，只要你在自己的编程生涯中稳扎稳打，并且善于总结和学习，最终将会得到可喜的收获。
选择一本合适的书
一名程序开发初学者究竟应该如何学习和提高自己的编程技术呢？答案之一是买一本合适的程序开发书籍进行学习。但市面上许多面向初学者的编程书籍大多都是基础知识讲解，且多偏向于理论，读者读了以后面对实战项目时还是无从下手。如何从理论平滑过渡到项目实战，是初学者迫切需要解决的问题，为此，我们特意策划了本书。
本书面向有一定Python基础的读者分享使用Python语言开发数据分析程序的知识，以提高初学者的编程水平。本书主要讲解实现Python数据分析所必须具备的知识和技巧，帮助编程人员迅速掌握数据分析的各项技能，并且提高编程效率。
本书的特色
1．内容全面
本书详细讲解了Python数据分析所需要的编程技术，循序渐进地讲解了这些技术的使用方法和技巧，帮助读者快速步入Python 数据分析的高手之列。
2．实例驱动教学
本书采用理论加实例的编写方式，通过实例对知识点进行横向切入和纵向比较，让读者有更多的实践演练机会，并且可以从不同的方位展现一个知识点的用法，真正实现提高学习者技能的效果。
3．二维码视频讲解
书中的每一个二级目录下都有一个二维码，通过扫描二维码可以观看讲解视频，既包括实例讲解，也包括教程讲解。
4．售后帮助读者快速解决学习问题
无论是书中的疑惑，还是在学习中的问题，群主和管理员都将在第一时间为读者解答问题，这是我们对读者的承诺。
5．贴心提示和注意事项提醒
本书根据需要在各章安排了很多“注意”小板块，读者可以在学习过程中更轻松地理解相关知识点及概念，更快地掌握有关技术的应用技巧。
6．QQ群实现教学互动
编者为了方便给读者答疑，特提供了QQ群为读者进行技术服务，可以随时在线与读者互动。让大家在互学互助中形成一个良好的学习编程的氛围。
Python数据分析从入门到精通的QQ群号是：683761238。
Python数据分析从入门到精通的主要内容
Python数据分析从入门到精通循序渐进、深入浅出地讲解了使用Python语言实现数据分析的核心知识，并通过具体实例的实现过程演示了数据分析的方法和流程。Python数据分析从入门到精通共12章，分别讲解了Python语言基础、处理网络数据、网络爬虫实战、处理特殊文本格式、使用数据库保存数据、操作处理CSV文件、操作处理JSON数据、使用库matplotlib实现数据可视化处理、使用库pygal实现数据可视化处理、使用库numPy实现数据可视化处理、使用库pandas实现数据可视化处理及大数据实战案例。Python数据分析从入门到精通简洁而不失技术深度，内容全面丰富，不仅易于阅读，同时涵盖了其他同类图书中较少涉及的参考资料，是学习Python数据分析的必备参考用书。
Python数据分析从入门到精通适用于已了解Python语言基础语法希望进一步提高自己Python开发水平的读者，同时还可以作为大中专院校相关专业的和培训学校师生的专业教材。
Python数据分析从入门到精通的读者对象
Python数据分析从入门到精通适用于以下读者学习参考。
软件工程师。
Python初学者和自学者。
专业数据分析人员。
数据库工程师和管理员。
研发工程师。
教育工作者。
致谢
Python数据分析从入门到精通在编写过程中得到了机械工业出版社编辑的大力支持，正是各位编辑求真务实的作风，才使得本书能够顺利出版。另外，也十分感谢我的家人给予的巨大支持。由于水平有限，书中存在纰漏之处在所难免，诚请读者提出宝贵的意见或建议，以便修订并使之更臻完善。编者QQ：150649826。
最后感谢您购买本书，希望Python数据分析从入门到精通能成为您编程路上的领航者，祝您阅读快乐！
编者
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