零基础学Python爬虫 数据分析与可视化从入门到精通 2025 pdf kindle mobi epub 下载 百度云盘

在这个数据为王的时代，无论是从事何种行业，每天都会与海量的且类型多样的数据打交道，如何从这些数据中获取需要的信息，并进行相应的分析和可视化展示，是很多程序员和职场人士非常关心的一个问题。本书以功能强大且容易上手操作Python语言为基础，全面讲解了数据的获取、处理、分析及可视化的呈现。

全书共17章，内容涉及Python基础知识、Python数据处理和分析的实用模块、数据分析、数据爬虫技术、数据可视化等方面。还对数据分析中的几大经典算法，数据决策树、关联规则、聚类与分群也进行了详细的介绍。为了便于读者对Python知识的掌握，本书还提供了大量的编程代码以及实战案例。

本书适合各行各业的数据分析从业人员学习，也适合想要提高工作效率的职场人士，对于Python编程感兴趣的读者，本书也是一本不错的参考读物。

前言

如何获取学习资源

第1章　Python快速上手

1.1Python编程环境的搭建13

1.2Python的模块19

1.2.1初识模块19

1.2.2模块的安装19

第2章　Python的基础语法知识

2.1变量23

2.2数据类型：数字与字符串24

2.2.1数字24

2.2.2字符串25

2.2.3数据类型的查询27

2.2.4数据类型的转换28

2.3数据类型：列表、字典、元组与集合29

2.3.1列表29

2.3.2字典33

2.3.3元组和集合34

2.4运算符35

2.4.1算术运算符和字符串运算符35

2.4.2比较运算符36

2.4.3赋值运算符37

2.4.4逻辑运算符38

2.5编码基本规范38

2.5.1缩进39

2.5.2注释39

2.6控制语句41

2.6.1if语句41

2.6.2for语句42

2.6.3while语句43

2.6.4控制语句的嵌套44

2.7函数45

2.7.1内置函数45

2.7.2自定义函数51

2.8模块的导入53

2.8.1import语句导入法53

2.8.2from语句导入法54

第3章　数组的存储和处理—NumPy模块

3.1创建数组56

3.1.1使用array()函数创建数组56

3.1.2创建等差数组57

3.1.3创建随机数组59

3.2查看数组的属性61

3.3选取数组元素63

3.3.1一维数组的元素选取63

3.3.2二维数组的元素选取66

3.4数组的重塑与转置68

3.4.1一维数组的重塑69

3.4.2多维数组的重塑70

3.4.3数组的转置71

3.5数组的处理72

3.5.1添加数组元素72

3.5.2删除数组元素75

3.5.3处理数组的缺失值76

3.5.4处理数组的重复值77

3.5.5拼接数组77

3.5.6拆分数组79

3.6数组的运算81

3.6.1数组之间的四则运算81

3.6.2数组元素的统计运算82

第4章　数据的简单处理—pandas模块入门

4.1数据结构85

4.1.1Series对象85

4.1.2DataFrame对象87

4.2读取数据88

4.2.1读取Excel工作簿数据89

4.2.2读取csv文件数据93

4.3查看数据94

4.3.1查看数据的前几行94

4.3.2查看数据的行数和列数95

4.3.3查看数据的类型96

4.4选择数据97

4.4.1选择行数据97

4.4.2选择列数据100

4.4.3同时选择行列数据103

4.5修改行标签和列标签104

第5章　数据的高级处理—pandas模块进阶

5.1数据的查找和替换106

5.1.1查找数据106

5.1.2替换数据108

5.2数据的处理110

5.2.1插入数据110

5.2.2删除数据111

5.2.3处理缺失值115

5.2.4处理重复值118

5.2.5排序数据121

5.2.6筛选数据123

5.3数据表的处理125

5.3.1转置数据表的行列125

5.3.2将数据表转换为树形结构125

5.3.3数据表的拼接126

5.4数据的运算130

5.4.1数据的统计运算131

5.4.2获取数值分布情况133

5.4.3计算相关系数134

5.4.4分组汇总数据135

5.4.5创建数据透视表137

5.5案例：获取并分析股票历史数据138

第6章　使用Python进行数据分析

6.1相关性分析143

6.1.1获取股价数据143

6.1.2合并股价数据146

6.1.3股价数据相关性分析148

6.2假设检验150

6.3方差分析152

6.3.1方差分析的基本步骤152

6.3.2单因素方差分析的代码实现159

6.3.3双因素方差分析的代码实现162

6.3.4利用第三方模块快速完成方差分析164

6.4描述性统计分析167

6.4.1描述性统计指标的计算167

6.4.2数据的分布状态分析169

6.4.3数据的频数和频率分析171

6.5线性回归分析174

6.5.1线性回归分析的数学原理174

6.5.2线性回归分析的思路175

6.5.3广告费与销量的一元线性回归分析178

6.5.4不同渠道的广告费与销量的多元线性回归分析182

第7章　Python爬虫基础

7.1认识网页结构188

7.1.1查看网页的源代码188

7.1.2网页结构的组成189

7.1.3百度新闻页面结构剖析194

7.2requests模块196

7.2.1requests模块获取数据的方式196

7.2.2get()函数的参数介绍200

7.3案例：爬取豆瓣电影动画排行榜202

7.4正则表达式205

7.4.1正则表达式基础205

7.4.2用正则表达式提取数据209

7.5BeautifulSoup模块211

7.5.1实例化BeautifulSoup对象212

7.5.2用BeautifulSoup对象定位标签212

7.5.3从标签中提取文本内容和属性值217

7.6XPath表达式219

7.6.1实例化etree对象219

7.6.2用XPath表达式定位标签并提取数据220

7.6.3快速获取标签节点的XPath表达式221

7.7数据清洗222

7.8案例：爬取 的图书销售排行榜225

第8章　Python爬虫进阶

8.1Selenium模块基础229

8.1.1Selenium模块的安装与基本用法229

8.1.2Selenium模块的标签定位232

8.1.3Selenium模块的标签操作235

8.2Selenium模块进阶237

8.2.1模拟鼠标操作237

8.2.2标签处理238

8.2.3显式

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前言

在这个大数据时代，无论从事哪种行业，每天都要与海量的数据打交道。从数据中挖掘有用的信息，并进行分析和可视化展示，已成为职场人士亟须掌握的新技能。本书以当前流行的Python语言为工具，从编程新手的角度和日常办公的需求出发，深入浅出地讲解如何通过Python编程高效地完成数据的获取、处理、分析与可视化。

全书共13章。第1章和第2章主要讲解Python编程环境的搭建和Python语言的基础语法知识。第3～6章以数据处理与分析为主题，讲解NumPy模块和pandas模块的基本用法和实际应用。第7～9章以数据获取为主题，由浅入深地讲解如何通过编写爬虫程序从网页上采集数据，并保存到数据库中。第10章主要讲解自然语言处理技术在文本分词中的应用。第11章和第12章以数据可视化为主题，讲解如何使用Matplotlib模块和pyecharts模块绘制图表。第13章通过量化金融案例对前面所学的知识进行了综合应用。

书中的代码附有详细且通俗易懂的解说，让读者能够快速理解代码的功能和编写思路，并从机械地套用代码进阶到随机应变地修改代码，独立解决更多实际问题。

本书适合想要提高数据处理和分析效率的职场人士和办公人员阅读，也可供Python编程爱好者参考。

本书由孟兵、李杰臣编著。由于编者水平有限，本书难免有不足之处，恳请广大读者批评指正。读者除了扫描二维码关注公众号获取资讯以外，也可加入QQ群815551372与我们交流。

需要说明的是，本书爬虫部分的内容涉及的网站随时可能改版，导致相应的爬虫代码失效。编者会定期更新代码及相应的讲解，请读者到本书的学习资源中获取。

编者

2020年10月