403页数据处理+300页数据分析学习资料,带你用python进阶数据分析师
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2021-08-16 09:39
Python 适用于数据处理与分析的显著特点,是其具有大量的标准模块、附加模块以及函数,可以非常方便地完成一般的数据处理与分析操作。内建库和标准库中的模块和函数是Python 的标准配置,所以只要你下载并安装了Python,就可以立即使用这些内建的模块和函数。
一、《Python数据处理》
这本资料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。
全书共计12个章节,403页内容。
第1章 Python 简介
第2章 Python 基础
第3章 供机器读取的数据
第4章 处理Excel 文件
第5章 处理PDF 文件,以及用Python 解决问题
本书要讨论和使用的附加模块如下所示。
• xlrd 和xlwt
功能:解析与读写Microsoft Excel 工作簿。
• mysqlclient/MySQL-python/MySQLdb
功能:连接MySQL 数据库,在数据库表上运行查询。
• pandas
功能:读取各种类型的文件;管理、筛选和转换数据;聚合数据并计算基本统计量;创建各种类型的统计图表。
• statsmodels
功能:估计各种统计模型,包括线性回归模型、广义线性模型和分类模型。
• scikit-learn
功能:估计机器学习统计模型,包括回归、分类和聚类,以及执行数据处理、维度归约和交叉验证。
全书共计9大章节,近300页内容
内容较多,就不做一一展示了
资料都带索引,方便阅读,两本书有各有长处,相辅相成!
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