Python數(shù)據(jù)整理

　　《Python數(shù)據(jù)整理》是一本實用的Python數(shù)據(jù)整理入門教程。書中全面、系統(tǒng)地闡釋數(shù)據(jù)整理和提煉過程背后的所有核心思想，通過大量的練習和實例，幫助你全方位理解并掌握相關概念、工具和技術。《Python數(shù)據(jù)整理》內(nèi)容共分為9章，第1章詳細介紹數(shù)據(jù)整理的重要性及工作重點，并介紹Python的基本數(shù)據(jù)結構及其實現(xiàn)；第2章是《Python數(shù)據(jù)整理》的基礎，闡述Python中的高級數(shù)據(jù)結構和操作系統(tǒng)的文件操作功能；第3章著重描述Python中NumPy、pandas和Matplotlib三個基本庫的基礎知識；第4章深入分析pandasDataFrames的相關知識；第5章介紹應用于現(xiàn)實生活的網(wǎng)頁抓取的數(shù)據(jù)整理技術；第6章提出現(xiàn)實生活中發(fā)生的數(shù)據(jù)問題，并學習如何解決這些問題；第7章學習如何從網(wǎng)頁、XML文件和API中收集數(shù)據(jù)；第8章解釋數(shù)據(jù)庫的概念，包括數(shù)據(jù)庫的創(chuàng)建、操作和控制，以及如何將表格轉換為pandasDataFrame；第9章將前面所學的知識應用到實際數(shù)據(jù)集中，并對其不同方面進行研究。為了使數(shù)據(jù)有用且有意義，必須對其進行整理和提煉。《Python數(shù)據(jù)整理》將向你揭示這些過程背后的核心思想，并讓你掌握該領域中流行的工具和技術的相關知識。《Python數(shù)據(jù)整理》以Python為基礎，重點關注數(shù)據(jù)結構，然后深入到數(shù)據(jù)整理的基本工具，如Numpy和pandas庫。你將深入了解為什么應該遠離基于其他語言實現(xiàn)的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)清理方式，而利用Python中特定的預建例程。Python提示和技巧的組合將演示如何使用相同的Python后端從各種數(shù)據(jù)源（包括互聯(lián)網(wǎng)、大型數(shù)據(jù)庫和Excel財務表）提取和轉換數(shù)據(jù)。為了幫你應對更具挑戰(zhàn)性的場景，《Python數(shù)據(jù)整理》將向你介紹如何處理缺失數(shù)據(jù)或錯誤數(shù)據(jù)，并根據(jù)下游分析工具要求重新格式化數(shù)據(jù)。《Python數(shù)據(jù)整理》將通過現(xiàn)實世界的例子和數(shù)據(jù)集進一步幫助你掌握相關概念。通過《Python數(shù)據(jù)整理》的學習，你將有信心對各種不同的數(shù)據(jù)源進行高效的提取、清理、轉換并格式化數(shù)據(jù)。，通過閱讀《Python數(shù)據(jù)整理》，你將學到：使用與操作復雜和簡單的數(shù)據(jù)結構。在運行時充分利用DataFrame和Numpy數(shù)組。使用BeautifuISoup4和htm151ib執(zhí)行網(wǎng)絡抓取。使用正則表達式（RegEX）執(zhí)行高級字符串搜索和操作。通過pandas處理異常值與執(zhí)行數(shù)據(jù)填充。描述性統(tǒng)計和繪圖技術的使用。基于數(shù)據(jù)生成技術的數(shù)據(jù)整理和建模。

　　提爾塔吉奧蒂·薩卡（Tirthajyoti Sarkar），半導體技術領域的高級工程師，他將前沿的數(shù)據(jù)科學與機器學習技術應用于設計自動化和預測分析，并定期撰寫關于Python編程和數(shù)據(jù)科學主題的文章。他擁有伊利諾伊大學的博士學位和斯坦福大學與麻省理工學院的人工智能和機器學習的證書。舒布哈迪普·羅伊喬杜里（Shubhadeep Roychowdhury），一家總部在巴黎的網(wǎng)絡安全初創(chuàng)公司的高級軟件工程師，目前致力于應用先進的計算機視覺、數(shù)據(jù)工程算法和工具開發(fā)尖端產(chǎn)品。他經(jīng)常撰寫Python算法實現(xiàn)和類似主題的文章。他擁有西孟加拉邦科技大學的計算機科學碩士學位和斯坦福大學的機器學習證書。