具体描述
《Python数据分析入门——从数据获取到可视化》作为数据分析的入门图书，以Python语言为基础，介绍了数据分析的整个流程。《Python数据分析入门——从数据获取到可视化》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。首先，《Python数据分析入门——从数据获取到可视化》中不会涉及过于高级的语法，不过还是希望读者有一定的语法基础，这样可以更好地理解本书的内容。其次，《Python数据分析入门——从数据获取到可视化》重点在于应用Python来完成一些数据分析和数据处理的工作，即如何使用Python来完成工作而非专注于Python语言语法等原理的讲解。本书的目的是让初学者不论对数据分析流程本身还是Python语言，都能有一个十分直观的感受，为以后的深入学习打下基础。最后，读者不必须按顺序通读本书，因为各个章节层次比较分明，可以根据兴趣或者需要来自行安排。例如第5章介绍了一些实战的小项目，有趣且难度不大，大家可以在学习前面内容之余来阅读这部分内容。
作者简介
沈祥壮，自学Python两年，以数据分析为主线，系统学习的数据的采集、处理、分析和可视化。在研究统计机器学习理论的同理，使用Python语言实现了部分统计学习算法。研究方向包括数据采集、数据挖掘、统计机器学习及图像处理。
目录信息
1.1 开发环境搭建 2
1.1.1 在Ubuntu系统下搭建Python集成开发环境 2
1.1.2 在Windows系统下搭建Python集成开发环境 13
1.1.3 三种安装第三方库的方法 16
1.2 Python基础语法介绍 19
1.2.1 if__name__=='__main__' 20
1.2.2 列表解析式 22
1.2.3 装饰器 23
1.2.4 递归函数 26
1.2.5 面向对象 27
1.3 The Zen of Python 28
参考文献 30
2 数据的获取 31
2.1 爬虫简介 31
2.2 数据抓取实践 33
2.2.1 请求网页数据 33
2.2.2 网页解析 38
2.2.3 数据的存储 46
2.3 爬虫进阶 50
2.3.1 异常处理 50
2.3.2 robots.txt 58
2.3.3 动态UA 60
2.3.4 代理IP 61
2.3.5 编码检测 61
2.3.6 正则表达式入门 63
2.3.7 模拟登录 69
2.3.8 验证码问题 74
2.3.9 动态加载内容的获取 84
2.3.10 多线程与多进程 93
2.4 爬虫总结 101
参考文献 102
3 数据的存取与清洗 103
3.1 数据存取 103
3.1.1 基本文件操作 103
3.1.2 CSV文件的存取 111
3.1.3 JSON文件的存取 116
3.1.4 XLSX文件的存取 121
3.1.5 MySQL数据库文件的存取 137
3.2 NumPy 145
3.2.1 NumPy简介 145
3.2.2 NumPy基本操作 146
3.3 pandas 158
3.3.1 pandas简介 158
3.3.2 Series与DataFrame的使用 159
3.3.3 布尔值数组与函数应用 169
3.4 数据的清洗 174
3.4.1 编码问题 174
3.4.2 缺失值的检测与处理 175
3.4.3 去除异常值 181
3.4.4 去除重复值与冗余信息 183
3.4.5 注意事项 185
参考文献 187
4 数据的分析及可视化 188
4.1 探索性数据分析 189
4.1.1 基本流程 189
4.1.2 数据降维 197
4.2 机器学习入门 199
4.2.1 机器学习简介 200
4.2.2 决策树——机器学习算法的应用 202
4.3 手动实现KNN算法 205
4.3.1 特例——最邻近分类器 205
4.3.2 KNN算法的完整实现 213
4.4 数据可视化 215
4.4.1 高质量作图工具——matplotlib 215
4.4.2 快速作图工具——pandas与matplotlib 223
4.4.3 简捷作图工具——seaborn与matplotlib 226
4.4.4 词云图 230
参考文献 232
5 Python与生活 234
5.1 定制一个新闻提醒服务 234
5.1.1 新闻数据的抓取 235
5.1.2 实现邮件发送功能 237
5.1.3 定时执行及本地日志记录 239
5.2 Python与数学 241
5.2.1 估计π值 242
5.2.2 三门问题 245
5.2.3 解决LP与QP问题（选读） 247
5.3 QQ群聊天记录数据分析 251
参考文献 256
· · · · · · (收起)
读后感
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用户评价
这本书的行文风格可以说是独树一帜，它完全避免了那种冷冰冰的技术手册腔调。阅读过程中，我感觉作者就像一位经验丰富、耐心十足的资深同事，坐在我旁边，一边喝着咖啡，一边给我讲解复杂的概念。他的叙述充满了生活化的比喻和恰到好处的幽默感，让原本枯燥的编程学习过程变得非常轻松愉快。比如，他把数据框（DataFrame）比喻成一个组织严密的电子表格，把数据透视表比作厨房里的大厨整理食材的过程，这种生动的解释，让我对抽象概念的理解速度大大加快。而且，作者非常注重代码的可读性，他提供的所有示例代码都经过了精心的注释和重构，完全可以作为我未来项目代码的参考模板。这种注重工程实践和良好编程习惯的引导，远超出了一个入门书籍的范畴，它在潜移默化中培养了我一个良好的数据分析师应该具备的职业素养。我甚至在做自己的项目时，会不自觉地模仿书中的代码结构。
评分坦白说，我是一个极度追求效率的学习者，我最怕的就是那种“为了凑页数而堆砌知识点”的书。这本书的优点就在于它的“克制”与“聚焦”。它没有试图面面俱到地介绍Python数据分析生态圈里的所有工具——例如，它明智地避开了那些在入门阶段使用频率极低的深度学习库的复杂API。相反，它将全部精力都投入到了数据获取、清洗、处理和基础可视化这“四驾马车”上，确保读者能够扎实地掌握数据分析流程中最核心、最耗时的环节。这种高度聚焦的学习路径，使得我能够在最短的时间内，将所学知识应用到实际工作场景中去，解决了燃眉之急。书中提供的练习题设计得也极其巧妙，不是那种简单的语法测试，而是模拟真实工作场景中的小挑战，逼迫你综合运用前几章学到的知识点去解决问题。这本书给我的最大感受是，它不仅仅是一本教程，更像是一份经过时间检验的、高效的工作指南，真正实现了从“入门”到“能用”的跨越。
评分说实话，我过去尝试过好几本所谓的“入门”书籍，结果都是在讲完基础语法后，就跳跃到了高深莫测的模型构建，让人感觉像是在坐过山车，还没坐稳就到了终点。然而，这本书的深度控制得恰到好处。它没有满足于仅仅展示“如何使用”某个库，而是深入探究了这些工具背后的“为什么”和“最佳实践”。例如，在数据清洗章节，作者不仅仅是教我们如何处理缺失值，还详细对比了均值填充、中位数填充以及更复杂的插值方法在不同数据分布下的适用性，甚至提到了如何用统计学的视角去判断哪种处理方式对后续分析的偏差最小。这种对细节的执着，让整本书的知识密度非常高，但读起来却毫不费力。我尤其欣赏作者在处理时间序列数据时的那种严谨态度，它不像其他书那样只是蜻蜓点水，而是用一个完整的项目案例贯穿始终，让我们亲身体验数据从原始散乱到结构化分析的全过程。这本书真正做到了“授人以渔”，教会我们的是一种系统性的数据思维，而非简单的代码复制粘贴。
评分这本书的封面设计简直是视觉享受，那种深沉的蓝色调搭配着简洁的Python代码片段，一下子就抓住了我的眼球。我一直对手头那些零散的数据分析教程感到心力交瘁，总觉得它们缺乏一个清晰的脉络，而这本《Python数据分析入门》的排版和章节划分，给我的第一印象就是“专业”与“系统”。它不像某些市面上的书那样，堆砌着晦涩难懂的数学公式，而是非常注重实操的流畅性。刚开始翻阅时，我就发现它在基础环境搭建上花了足够的笔墨，这一点对我这种刚接触数据分析的新手来说至关重要，避免了很多人在起步阶段就容易遇到的环境配置“劝退”问题。作者似乎深谙初学者的痛点，把复杂的概念拆解得非常细腻，即便是第一次接触Pandas或者NumPy的复杂操作，也能在书中的示例代码引导下，迅速找到感觉。这种循序渐进的教学方式，极大地增强了我继续学习下去的信心，让我觉得数据分析不再是遥不可及的学术高岭，而是触手可及的实用技能。特别是对一些常用函数和方法的介绍，配上了大量的实际案例数据，使得学习过程充满了即时反馈的成就感。
评分这本书最让我惊喜的一点是，它对数据可视化这一块的处理，简直是教科书级别的典范。我们都知道，数据分析的最后一步往往是把结果清晰地呈现出来，但很多书的代码写出来后，生成的图表却是惨不忍睹的“五颜六色大杂烩”。这本书却不同，它花了大量的篇幅讲解如何使用Matplotlib和Seaborn进行“有效”的沟通。作者非常强调“为听众设计图表”的理念，比如在解释分布时该用直方图还是箱线图，在展示趋势变化时如何利用颜色和标签突出重点，这些都是非常实用的软技能。我按照书中的指导，尝试优化了我之前做的一个销售报告图表，仅仅是调整了坐标轴的刻度和图例的位置，报告的清晰度和专业度立刻提升了一个档次。作者还非常巧妙地融入了对“美学”的考量，比如如何选择合适的配色方案来避免视觉疲劳，如何通过子图的布局让复杂的信息一目了然。这部分内容，对于想要进入商业分析领域的读者来说，绝对是无价之宝。
评分这本书100%适合我这种，已经学过python基础语法，艰难的从各种晦涩的爬虫教程里入门爬虫，并爬取过简单的网页。然后在图书馆看到这门书，被一路带着飞，从设置多线程，到数据储存，数据清洗，可视化，机器学习，全都似懂非懂地学过突然被点拨开了的感觉。
评分书中偶尔会有代码缩进问题存在，不过作为入门看还可以，毕竟每章都会有例程进行练手。
评分这本书100%适合我这种，已经学过python基础语法，艰难的从各种晦涩的爬虫教程里入门爬虫，并爬取过简单的网页。然后在图书馆看到这门书，被一路带着飞，从设置多线程，到数据储存，数据清洗，可视化，机器学习，全都似懂非懂地学过突然被点拨开了的感觉。
评分这本书100%适合我这种，已经学过python基础语法，艰难的从各种晦涩的爬虫教程里入门爬虫，并爬取过简单的网页。然后在图书馆看到这门书，被一路带着飞，从设置多线程，到数据储存，数据清洗，可视化，机器学习，全都似懂非懂地学过突然被点拨开了的感觉。
评分这本书100%适合我这种，已经学过python基础语法，艰难的从各种晦涩的爬虫教程里入门爬虫，并爬取过简单的网页。然后在图书馆看到这门书，被一路带着飞，从设置多线程，到数据储存，数据清洗，可视化，机器学习，全都似懂非懂地学过突然被点拨开了的感觉。
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