GitHub 星标 68K！Python 数据分析入门手册带你从数据获取到可视化

2024-08-14
湖南
本文字数：1020 字
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Python 作为一门优秀的编程语言，近年来受到很多编程爱好者的青睐。一是因为 Python 本身具有简捷优美、易学易用的特点；二是由于互联网的飞速发展，我们正迎来大数据的时代，而 Python 无论是在数据的采集与处理方面，还是在数据分析与可视化方面都有独特的优势。我们可以利用 Python 便捷地开展与数据相关的项目，以很低的学习成本快速完成项目的研究。

今天给小伙伴们分享的这份 Python 数据分析入门手册本着实用性的目的，着眼于整个数据分析的流程，介绍了从数据采集到可视化的大致流程。

内容涵盖数据的获取(即网络爬虫程序的设计)、前期数据的清洗和处理、运用机器学习算法进行建模分析，以及使用可视化的方法展示数据及结果。希望借此为 Python 初学者打开数据分析领域的大门，初窥数据分析的奥秘。

限于文章篇幅原因，只能以截图的形式展示出来，有需要的小伙伴 点击这里凭本文截图即可获取！

第 1 章准备

第 1 章主要讲解了 Python 集成开发环境的搭建。考虑到初学者容易为安装第三方库犯难，又介绍了三种简单实用的方法来安装这些常见的库。接着对几个后面要用到的高级语法进行了简单介绍，为之后的应用打下基础。

第 2 章数据的获取

第 2 章集中讲解了数据采集的流程，即网络爬虫程序的设计与实现。没有拘泥于使用 Python 的内置库 urllib 库进行实现，而是直接介绍了 requests 和其他更加简洁强大的库来完成程序的设计。在进阶内容中，对常见的编码问题、异常处理、代理 P、验证码、机器人协议、模拟登录，以及多线程等相关问题给出了解决的方案。

第 3 章数据的存取与清洗

第 3 章讲解数据的清洗问题。在具体讲解清洗数据之前，先介绍了 TXT、XLSX、JSON、CSV 等各种文件的导入和导出的方法，并介绍了 Python 与 MySOL 数据库交互的方式。接着介绍了 NumPy 和 pandas 库的基本使用方法，这是我们用于数据处理和科学计算的两个强大的工具。最后综合以上的学习介绍了数据的去重、缺失值的填补等经典的数据清洗方法。