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| 編輯推薦： |
同时汇集了数据搜集、数据清洗、数据分析和数据可视化的相关技术，并且对数据分析中的每个过程均进行了详尽、深入地讲解，并搭配多个实用性极强的示例代码，生动的阐述了每项技术的核心奥秘。
各章节衔接紧密，且内容精炼不拖沓，读者只需按照作者的编排思路循序渐进的学习，相信可以在较短的时间内轻松掌握数据分析的全过程。
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| 內容簡介： |
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Python全栈系列包括4册书，分别为《Python全栈开发——基础入门》《Python全栈开发——高阶编程》《Python全栈开发——数据分析》和《Python全栈开发——Web编程》。 本书是Python全栈开发系列的第3册，共分为7章，将重点讲解数据分析的相关知识点，即数据搜集、数据清洗、数据分析和数据可视化，并搭配近400个示例代码，理论知识与实战开发并重，可以帮助读者快速、深入地理解和应用相关技术。 本书可以作为广大计算机软件技术人员的参考用书，也可以作为大中专，以及高等院校计算机科学与技术、自动化、软件工程、网络工程、人工智能和信息管理与信息系统等专业的教学参考用书。
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| 關於作者： |
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夏正东，十余年一线软件开发经验，长期从事于Web系统、GUI开发框架以及数据分析等领域的研发和教学工作，精通Python、PHP、Web前端以及Linux等技术，曾就职于东软、金山以及电讯盈科等公司，并在辽宁部分高校和企业担任外聘计算机讲师和资深企培讲师等职务，后自主创业至今，任大连科汇融创科技有限公司副总经理，分管研发和企培等工作。
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| 目錄：
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第1章网络爬虫
1．1网络爬虫简介
1．2HTTP的基础知识
1．2．1HTTP的特点
1．2．2HTTP请求和响应
1．3Python网络请求库
1．3．1urllib库
1．3．2requests库
1．4网页数据解析
1．4．1正则表达式
1．4．2网页数据解析库
1．5模拟浏览器
1．5．1Selenium简介
1．5．2安装驱动
1．5．3Selenium的安装
1．5．4Selenium的应用
1．6多进程爬虫和多线程爬虫
1．7移动端App数据爬取
1．7．1Charles的安装
1．7．2Charles的应用
1．8Scrapy框架
1．8．1Scrapy框架的组成
1．8．2Scrapy框架的运行流程
1．8．3Scrapy框架的安装
1．8．4Scrapy框架的应用
1．9分布式爬虫
第2章NumPy
2．1NumPy简介
2．2数组对象的创建
2．3数组对象的数据类型
2．4数组对象的属性和方法
2．5数组对象的访问
2．5．1索引访问
2．5．2迭代访问
2．6数组对象的算术运算
2．7数组对象的广播
2．8NumPy的通用函数
2．8．1算术运算函数
2．8．2数学运算函数
2．8．3连接函数
2．8．4分割函数
2．8．5统计函数
2．8．6排序函数
2．8．7条件筛选函数
2．8．8随机数函数
2．9NumPy的线性代数函数
2．10数组对象的保存和读取
2．10．1数组对象的保存
2．10．2数组对象的读取
第3章Pandas
3．1Pandas简介
3．2Series
3．2．1Series简介
3．2．2Series的创建
3．2．3Series的访问
3．3DataFrame
3．3．1DataFrame简介
3．3．2DataFrame的创建
3．3．3DataFrame的操作
3．4数据形式
3．4．1长型数据
3．4．2宽型数据
3．4．3长型数据和宽型数据的相互转换
3．5索引对象
3．6算术运算
3．7统计学方法
3．8函数应用
3．9排序
3．10去重
3．11文件的读写
3．11．1CSV文件的读写
3．11．2Excel文件的读写
第4章Matplotlib
4．1Matplotlib简介
4．2图表的组成
4．3rc参数
4．4图表的保存
4．5绘制折线图
4．6绘制柱状图
4．7绘制条形图
4．8绘制饼图
4．9绘制散点图
4．10绘制直方图
4．11绘制面积图
4．12绘制箱形图
4．13绘制小提琴图
4．14绘制热力图
4．15绘制子图
第5章Seaborn
5．1Seaborn简介
5．2图表的背景
5．3图表的边框
5．4绘制折线图
5．5绘制柱状图
5．6绘制直方图
5．7绘制散点图
5．8绘制分布散点图
5．9绘制分簇散点图
5．10绘制箱形图
5．11绘制小提琴图
5．12绘制核密度图
5．13绘制热力图
5．14绘制聚类热图
5．15绘制线性回归图
第6章pyecharts
6．1pyecharts简介
6．2pyecharts的安装
6．3图表的组成
6．4options模块
6．4．1文字样式配置项
6．4．2标签配置项
6．4．3标记点配置项
6．4．4线样式配置项
6．4．5标记线配置项
6．4．6分割线配置项
6．4．7区域填充样式配置项
6．4．8涟漪特效配置项
6．4．9分隔区域配置项
6．4．10初始化配置项
6．4．11标题配置项
6．4．12图例配置项
6．4．13提示框配置项
6．4．14工具箱配置项
6．4．15视觉映射配置项
6．4．16区域缩放配置项
6．5链式调用
6．6绘制折线图
6．7绘制柱状图
6．8绘制饼图
6．9绘制箱形图
6．10绘制涟漪散点图
6．11绘制水球图
6．12绘制仪表盘图
6．13绘制K线图
6．14绘制地图
第7章项目实战
7．1项目概述
7．1．1数据搜集
7．1．2数据存取
7．1．3数据清洗
7．1．4数据分析
7．1．5数据可视化
7．2程序编写
7．2．1数据搜集和数据存取
7．2．2数据清洗
7．2．3数据分析
7．2．4数据可视化
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| 內容試閱：
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Python的产生已有30多年的历史，近几年更成为热门的编程语言。在多数知名技术交流网站的排名中长期稳定在前3名，说明了Python的巨大市场需求和良好的发展前景，也使更多人希望学习和掌握Python编程技术，以便提升自身的竞争力，乃至获得更好的求职机会。
Python语言的流行得益于自身的特点和能力。首先，作为一种通用语言，Python具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入和面向对象等诸多优点，能帮你轻松完成编程工作； 其次，Python被广泛应用于GUI设计、游戏编程、Web开发、运维自动化、科学计算、数据可视化、数据挖掘及人工智能等多行业和领域。有专业调查显示，Python正在成为越来越多开发者的语言选择。目前，国内外很多大企业在应用Python完成各种各样的任务。
时至今日，Python几乎可以应用于任何领域和场合。
从近几年相关领域招聘岗位的需求来看，Python工程师的岗位需求量巨大，并且这种需求量还在呈现不断上升的趋势。截至目前，根据知名招聘网站的数据显示，全国Python岗位的需求量接近10万个，平均薪资水平约在13000元。可见，用“炙手可热”来描述Python工程师并不为过。
众所周知，数据分析过程中所涉及的知识点异常繁杂，并且不易掌握，而本书的一大特点就是同时汇集了数据搜集、数据清洗、数据分析和数据可视化的相关技术，这在市面上是非常稀缺的，且本书对数据分析中的每个过程均进行了详尽、深入讲解，并搭配多个实用性极强的示例代码，生动地阐述了每项技术的核心奥秘。此外，作者在本书的编排上也颇为用心，书中各章节衔接紧密，并且内容精练不拖沓，读者只需按照作者的编排思路循序渐进地学习，相信可以在较短的时间内轻松掌握数据分析的全过程。
本书另一个值得推荐的理由是来自作者的工程素养。与一般的高阶技术书籍不同，本书在讲述语法和编程知识的同时，更认真、细致地介绍了与工程相关的规范，并且这种规范贯穿了示例代码的始终。对于实际的软件开发工作来讲，它们既是必须掌握的知识，更是在实际编程实践中应具备的良好素养。
衷心希望本书能够为想提升Python编程能力的广大读者提供帮助，并快速掌握数据分析的相关技术，体会到运用Python解决工作中的实际问题所带来的乐趣和成就感。同时，也希望作者能够再接再厉，为广大读者奉献更多的优质书籍。
牛连强
2022年7月于沈阳工业大学
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