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Python數據清洗

作者：(美)邁克爾·沃克爾|責編:賈小紅|譯者:劉亮
出版社：清華大學
ISBN：9787302609360

出版日期：2022/07/01
裝幀：平裝
頁數：336

人民幣：RMB 119 元售價：元

內容大鋼

本書詳細闡述了與Python數據清洗相關的基本解決方案，主要包括將表格數據導入Pandas中、將HTML和JSON導入Pandas中、衡量數據好壞、識別缺失值和離群值、使用可視化方法識別意外值、使用Series操作清洗和探索數據、聚合時修復混亂數據、組合DataFrame、規整和重塑數據、用戶定義的函數和類等內容。此外，本書還提供了相應的示例、代碼，以幫助讀者進一步理解相關方案的實現過程。
本書適合作為高等院校電腦及相關專業的教材和教學參考書，也可作為相關開發人員的自學用書和參考手冊。

作者介紹

(美)邁克爾·沃克爾|責編:賈小紅|譯者:劉亮
邁克爾·沃克爾（Michael Walker）在各種教育機構擔任數據分析師已有30多年了。自2006年以來，他還為本科生講授數據科學、研究方法、統計學和電腦程序設計。他製作了大量公共部門和基金會的報告，並在學術期刊上發表了自己的分析成果。

第1章  將表格數據導入Pandas中
  1.1  技術要求
  1.2  導入CSV文件
    1.2.1  準備工作
    1.2.2  實戰操作
    1.2.3  原理解釋
    1.2.4  擴展知識
    1.2.5  參考資料
  1.3  導入Excel文件
    1.3.1  準備工作
    1.3.2  實戰操作
    1.3.3  原理解釋
    1.3.4  擴展知識
    1.3.5  參考資料
  1.4  從SQL資料庫中導入數據
    1.4.1  準備工作
    1.4.2  實戰操作
    1.4.3  原理解釋
    1.4.4  擴展知識
    1.4.5  參考資料
  1.5  導入SPSS、Stata和SAS數據
    1.5.1  準備工作
    1.5.2  實戰操作
    1.5.3  原理解釋
    1.5.4  擴展知識
    1.5.5  參考資料
  1.6  導入R數據
    1.6.1  準備工作
    1.6.2  實戰操作
    1.6.3  原理解釋
    1.6.4  擴展知識
    1.6.5  參考資料
  1.7  保留表格數據
    1.7.1  準備工作
    1.7.2  實戰操作
    1.7.3  泵理解釋
    1.7.4  擴展知識
第2章  將HTML和JSON導入Pandas中
  2.1  技術要求
  2.2  導入簡單的JSON數據
    2.2.1  準備工作
    2.2.2  實戰操作
    2.2.3  原理解釋
    2.2.4  擴展知識
  2.3  通過API導入更複雜的JSON數據
    2.3.1  準備工作
    2.3.2  實戰操作
    2.3.3  原理解釋
    2.3.4  擴展知識
    2.3.5  參考資料

  2.4  從網頁中導入數據
    2.4.1  準備工作
    2.4.2  實戰操作
    2.4.3  原理解釋
    2.4.4  擴展知識
  2.5  持久保存JSON數據
    2.5.1  準備工作
    2.5.2  實戰操作
    2.5.3  原理解釋
    2.5.4  擴展知識
第3章  衡量數據好壞
第4章  識別缺失值和離群值
第5章  使用可視化方法識別意外值
第6章  使用Series操作清洗和探索數據
第7章  聚合時修復混亂數據
第8章  組合DataFrame
第9章  規整和重塑數據
第10章  用戶定義的函數和類

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