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适读人群 :·没有任何Python基础的初学者。 ·已掌握Python的入门知识,希望进一步学习核心技术的人员。 ·具备的Python开发能力,缺乏Python实战经验的人员。 ·大专院校及培训学校的老师和学生。 .零基础、入门级的讲解 无论读者是否从事计算机相关行业、是否接触过Python、是否使用Python开发过项目,都能从本书中获益。 .实用、专业的范例和项目 本书结合实际工作中的范例,逐一讲解Python的各种知识和技术,还以讲解实际开发项目来总结本书所讲内容,帮助读者在实战中掌握知识,轻松拥有项目经验。 .便于读者随时检测学习成果 每章首页都列出了“本章要点”,以便读者明确学习方向。一些章的“实战演练”则根据所在章的知识点精心设计而成,读者可以进行自我检测、巩固所学知识。 .细致入微、贴心提示 本书在讲解过程中设计了“提
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用传统的电子表格来处理数据不仅效率低下,而且无法处理某些格式的数据,对于混乱或庞大的数据集更是束手无策。本书将教你如何利用语法简单、容易上手的Python轻松处理数据。作者通过循序渐进的练习,详细介绍如何有效地获取、清洗、分析与呈现数据,如何将数据处理过程自动化,如何安排文件编辑与清洗任务,如何处理更大的数据集,以及如何利用获取的数据来创作引人入胜的故事。学完本书,你的数据处理和分析能力将更上一层楼。 * 快速了解Python基本语法、数据类型和语言概念 * 概述数据的获取与存储方式 * 清洗数据并格式化,以消除数据集中的重复值与错误 * 学习何时对数据进行标准化,何时对数据清理进行测试并将其脚本化 * 使用Scrapy写网络爬虫 * 利用新的Python库和技术对数据集进行探索与分析 * 使用Python解决方案将整个数据处理过程
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综合性强:本书将数据处理工具、统计学原理及其综合应用技巧进行了巧妙结合,使读者能够在一个统一的框架下掌握多种工具的使用方法,提升数据分析能力。 内容丰富:详尽地比较了Excel、Python以及数据库等三大主流数据分析工具的优势和局限,同时指导读者如何根据具体需求灵活搭配这些工具。 循序渐进:内容解析深入浅出,能够加深读者对每种工具在不同场景下应用的理解,附赠书中涉及到的源代码及图片文件,供读者边学边连。 案例翔实:本书采用了生动的实际案例模拟方法,这些案例贴近职场实际,旨在帮助职场专业人士和自由职业者通过真实的业务场景来深化对数据处理的认识。 使用 本书学习,读者可以更加灵活和高效地掌握数据分析技巧,在提高工作和学习效率的同时增强了自己的数据处理能力。
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