书名：Python数据处理
定价：99.0
ISBN：9787115459190
作者：Jacqueline Kazil
出版时间：2017-07

内容提要：

本书采用基于项目的方法，介绍用Python完成数据获取、数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模化和自动化的过程。主要内容包括：Python基础知识，如何从CSV、Excel、XML、JSON和PDF文件中提取数据，如何获取与存储数据，各种数据清洗与分析技术，数据可视化方法，如何从网站和API中提取数据。

作者介绍：

Jacqueline Kazil

数据科学家，资深软件开发者。活跃于Python软件基金会、PyLadies等社区。曾参与美国总统创新伙伴项目，是美国政府技术组织18F的联合创始人。曾担任《华盛顿邮报》数据记者。

Katharine Jarmul

资深Python开发者，PyLadies联合创始人。喜欢数据分析和获取、网页抓取、教人学习Python以及Unix，期望通过教育和培训来促进Python和其他开源语言的多元化。

目录：

前言　　xiii 

第1章　Python 简介　　1 

1.1　为什么选择Python　　4 

1.2　开始使用Python　　4 

1.2.1　Python 版本选择　　5 

1.2.2　安装Python　　6 

1.2.3　测试Python　　9 

1.2.4　安装pip　　11 

1.2.5　安装代码编辑器　　12 

1.2.6　安装IPython（可选）　　13 

1.3　小结　　13 

第2章　Python 基础　　14 

2.1　基本数据类型　　15 

2.1.1　字符串　　15 

2.1.2　整数和浮点数　　15 

2.2　数据容器　　18 

2.2.1　变量　　18 

2.2.2　列表　　21 

2.2.3　字典　　22 

2.3　各种数据类型的用途　　23 

2.3.1　字符串方法：字符串能做什么　　24 

2.3.2　数值方法：数字能做什么　　25 

2.3.3　列表方法：列表能做什么　　26 

2.3.4　字典方法：字典能做什么　　27 

2.4　有用的工具：type、dir 和help　　28 

2.4.1　type　　28 

2.4.2　dir　　28 

2.4.3　help　　30 

2.5　综合运用　　31 

2.6　代码的含义　　32 

2.7　小结　　33 

第3章　供机器读取的数据　　34 

3.1　CSV 数据　　35 

3.1.1　如何导入CSV 数据　　36 

3.1.2　将代码保存到文件中并在命令行中运行　　39 

3.2　JSON 数据　　41 

3.3　XML 数据　　44 

3.4　小结　　56 

第4章　处理Excel 文件　　58 

4.1　安装Python 包　　58 

4.2　解析Excel 文件　　59 

4.3　开始解析　　60 

4.4　小结　　71 

第5章　处理PDF 文件，以及用Python 解决问题　　73 

5.1　尽量不要用PDF　　73 

5.2　解析PDF 的编程方法　　74 

5.2.1　利用slate 库打开并读取PDF　　75 

5.2.2　将PDF 转换成文本　　77 

5.3　利用pdfminer 解析PDF　　78 

5.4　学习解决问题的方法　　92 

5.4.1　练习：使用表格提取，换用另一个库　　94 

5.4.2　练习：手动清洗数据　　98 

5.4.3　练习：试用另一种工具　　98 

5.5　不常见的文件类型　　101 

5.6　小结　　101 

第6章　数据获取与存储　　103 

6.1　并非所有数据生而平等　　103 

6.2　真实性核查　　104 

6.3　数据可读性、数据清洁度和数据寿命　　105 

6.4　寻找数据　　105 

6.4.1　打电话　　105 

6.4.2　美国政府数据　　106 

6.4.3　全球政府和城市开放数据　　107 

6.4.4　组织数据和非政府组织数据　　109 

6.4.5　教育数据和大学数据　　109 

6.4.6　医学数据和科学数据　　109 

6.4.7　众包数据和API　　110 

6.5　案例研究：数据调查实例　　111 

6.5.1　埃博拉病毒危机　　111 

6.5.2　列车安全　　111 

6.5.3　足球运动员的薪水　　112 

6.5.4　童工　　112 

6.6　数据存储　　113 

6.7　数据库简介　　113 

6.7.1　关系型数据库：MySQL 和PostgreSQL　　114 

6.7.2　非关系型数据库：NoSQL　　116 

6.7.3　用Python 创建本地数据库　　117 

6.8　使用简单文件　　118 

6.8.1　云存储和Python　　118 

6.8.2　本地存储和Python　　119 

6.9　其他数据存储方式　　119 

6.10　小结　　119 

第7章　数据清洗：研究、匹配与格式化　　121 

7.1　为什么要清洗数据　　121 

7.2　数据清洗基础知识　　122 

7.2.1　找出需要清洗的数据　　123 

7.2.2　数据格式化　　131 

7.2.3　找出离群值和不良数据　　135 

7.2.4　找出重复值　　140 

7.2.5　模糊匹配　　143 

7.2.6　正则表达式匹配　　146 

7.2.7　如何处理重复记录　　150 

7.3　小结　　151 

第8章　数据清洗：标准化和脚本化　　153 

8.1　数据归一化和标准化　　153 

8.2　数据存储　　154 

8.3　找到适合项目的数据清洗方法　　156 

8.4　数据清洗脚本化　　157 

8.5　用新数据测试　　170 

8.6　小结　　172 

第9章　数据探索和分析　　173 

9.1　探索数据　　173 

9.1.1　导入数据　　174 

9.1.2　探索表函数　　179 

9.1.3　联结多个数据集　　182 

9.1.4　识别相关性　　186 

9.1.5　找出离群值　　187 

9.1.6　创建分组　　189 

9.1.7　深入探索　　192 

9.2　分析数据　　193 

9.2.1　分离和聚焦数据　　194 

9.2.2　你的数据在讲什么　　196 

9.2.3　描述结论　　196 

9.2.4　将结论写成文档　　197 

9.3　小结　　197 

第10章　展示数据　　199 

10.1　避免讲故事陷阱　　199 

10.1.1　怎样讲故事　　200 

10.1.2　了解听众　　200 

10.2　可视化数据　　201 

10.2.1　图表　　201 

10.2.2　时间相关数据　　207 

10.2.3　地图　　208 

10.2.4　交互式元素　　211 

10.2.5　文字　　212 

10.2.6　图片、视频和插画　　212 

10.3　展示工具　　213 

10.4　发布数据　　213 

10.4.1　使用可用站点　　213 

10.4.2　开源平台：创建一个新网站　　215 

10.4.3　Jupyter（曾名IPython notebook）　　216 

10.5　小结　　219 

第11章　网页抓取：获取并存储网络数据　　221 

11.1　抓取什么和如何抓取　　221 

11.2　分析网页　　223 

11.2.1　检视：标记结构　　224 

11.2.2　网络/ 时间线：页面是如何加载的　　230 

11.2.3　控制台：同JavaScript 交互　　232 

11.2.4　页面的深入分析　　236 

11.3　得到页面：如何通过互联网发出请求　　237 

11.4　使用Beautiful Soup 读取网页　　238 

11.5　使用lxml 读取网页　　241 

11.6　小结　　249 

第12章　高级网页抓取：屏幕抓取器与爬虫　　251 

12.1　基于浏览器的解析　　251 

12.1.1　使用Selenium 进行屏幕读取　　252 

12.1.2　使用Ghost.py 进行屏幕读取　　260 

12.2　爬取网页　　266 

12.2.1　使用Scrapy 创建一个爬虫　　266 

12.2.2　使用Scrapy 爬取整个网站　　273 

12.3　网络：互联网的工作原理，以及为什么它会让脚本崩溃　　281 

12.4　变化的互联网（或脚本为什么崩溃）　　283 

12.5　几句忠告　　284 

12.6　小结　　284 

第13章　应用编程接口　　286 

13.1　API 特性　　287 

13.1.1　REST API 与流式API　　287 

13.1.2　频率限制　　287 

13.1.3　分级数据卷　　288 

13.1.4　API key 和token　　289 

13.2　一次简单的Twitter REST API 数据拉取　　290 

13.3　使用Twitter REST API 进行高级数据收集　　292 

13.4　使用Twitter 流式API 进行高级数据收集　　295 

13.5　小结　　297 

第14章　自动化和规模化　　298 

14.1　为什么要自动化　　298 

14.2　自动化步骤　　299 

14.3　什么会出错　　301 

14.4　在哪里自动化　　302 

14.5　自动化的特殊工具　　303 

14.5.1　使用本地文件、参数及配置文件　　303 

14.5.2　在数据处理中使用云　　308 

14.5.3　使用并行处理　　310 

14.5.4　使用分布式处理　　312 

14.6　简单的自动化　　313 

14.6.1　CronJobs　　314 

14.6.2　Web 接口　　316 

14.6.3　Jupyter notebook　　316 

14.7　大规模自动化　　317 

14.7.1　Celery：基于队列的自动化　　317 

14.7.2　Ansible：操作自动化　　318 

14.8　监控自动化程序　　319 

14.8.1　Python 日志　　320 

14.8.2　添加自动化信息　　322 

14.8.3　上传和其他报告　　326 

14.8.4　日志和监控服务　　327 

14.9　没有万无一失的系统　　328 

14.10　小结　　328 

第15章　结论　　330 

15.1　数据处理者的职责　　330 

15.2　数据处理之上　　331 

15.2.1　成为一名更优秀的数据分析师　　331 

15.2.2　成为一名更优秀的开发者　　331 

15.2.3　成为一名更优秀的视觉化讲故事者　　332 

15.2.4　成为一名更优秀的系统架构师　　332 

15.3　下一步做什么　　332 

附录A　编程语言对比　　334 

附录B　初学者的Python 学习资源　　336 

附录C　学习命令行　　338 

附录D　高级Python 设置　　349 

附录E　Python 陷阱　　361 

附录F　IPython 指南　　370 

附录G　使用亚马逊网络服务　　374 

关于作者　　378 

关于封面　　378