了得網研究生_Python數據采集與分析（微課視頻版）

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Python數據采集與分析（微課視頻版）
該商品所屬分類：研究生 -> 研究生
【市場價】	198-288元
【優惠價】	124-180元
【作者】	王瑞胡、楊文藝、謝壹、王春寶
【所屬類別】	圖書教材研究生/本科/專科教材工學
【出版社】	清華大學出版社
【ISBN】	9787302637875
【折扣說明】	一次購物滿999元台幣免運費+贈品一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品一次購物滿3000元台幣92折+免運費+贈品一次購物滿4000元台幣88折+免運費+贈品
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內容介紹

開本：16開

紙張：膠版紙

包裝：平裝-膠訂

是否套裝：否

國際標準書號ISBN：9787302637875

叢書名：大數據與人工智能技術叢書

作者：王瑞胡、楊文藝、謝壹、王春寶

出版社：清華大學出版社

出版時間：2024年01月

產品特色

編輯推薦

本教材以Python為編程工具，以數據采集、數據分析、數據決策為主線，以任務驅動的教學方式，穿插“知識點”“小貼士”等相關知識介紹，以學情分析為出發點，形成知識-任務-解決方案鏈條，增強學習的趣味性和體驗感，通過任務驅動學習的能動性，有效訓練學習者解決問題的復合能力。

內容簡介

本書以Python數據采集與數據分析作為中心，不求面面俱到，但求精練並強調實用性，注重提高學生應用Python解決實際問題能力的培養與訓練。全書內容共分三篇13章，第一篇先介紹Python開發環境，然後從Python數據類型、程序控制流程、函數、字符編碼與文件讀寫、面向對像的編程思想等方面介紹了Python編程的基礎內容；第二篇主要從網絡爬蟲、Scrapy爬蟲框架等方面介紹如何應用Python進行網頁數據的采集；第三篇則是對采集到的數據進行分析，介紹Python中常用到的兩種數據結構——Series和DataFrame，以及基於這兩種數據對像的基本操作，還介紹如何繪制常用的基本圖形，如折線圖、餅圖、箱線圖等，包括統計學中的相關分析與關聯分析，最後介紹文本挖掘與分析相關內容。本書在內容組織與編寫上盡量做到邏輯嚴密、結構合理，可供計算機、大數據、人工智能等相關專業的學生使用，也可供經管類等其他專業的學生用於商業數據分析。

第一篇Python開發環境部署和編程基礎
第10章pandas庫
10.1pandas庫的數據結構
10.1.1Series數據結構
10.1.2Series的創建方法
10.1.3Series的索引和切片
10.1.4Series的幾種操作
10.1.5DataFrame數據結構
10.1.6DataFrame數據排序
10.1.7Series 對像和 DataFrame 對像的聯繫
10.2分組聚合操作
10.2.1groupby()方法的應用
10.2.2單層分組聚合
10.2.3多層分組聚合操作

第一篇Python開發環境部署和編程基礎

第1章Python開發環境部署

1.1Anaconda3的安裝與部署

1.2Anaconda3的使用

1.3Jupyter Notebook的使用

第2章Python編程基礎

2.1Python編程語言概述

2.2第一個Python程序

2.3Python中模塊的應用

第3章數據類型

3.1數字

3.2字符串

3.3列表

3.4字典

3.4.1列表和字典的區別與聯繫

3.4.2字典的幾種操作

組

第4章程序控制流程

4.1for循環語句

4.2while循環語句

4.3break語句

4.4continue語句

4.5pass語句

4.6選擇分支結構的實現

4.7隨機數的應用

第5章函數的使用

5.1函數的創建與調用

5.2變量作用域

5.3模塊與包

5.3.1模塊導入

5.3.2模塊的查找方式

5.3.3包

5.4模塊應用舉例

5.4.1time模塊的使用

5.4.2收發電子郵件相關模塊的使用

第6章字符編碼與文件讀寫

6.1常見的編碼類別

6.2文件讀寫

6.2.1文件打開

6.2.2文件讀

6.2.3文件寫

6.2.4文件關閉

6.3csv文件的讀寫操作

6.3.1寫csv文件

6.3.2讀csv文件

6.4Excel文件的讀寫操作

6.4.1向Excel文件中寫入數據

6.4.2讀取Excel文件中的數據

第7章Python面向對像編程

7.1面向對像思想簡介

7.2類的創建

7.2.1初始化方法的定義

7.2.2類的繼承

7.2.3類的定制

第二篇Python數據采集

第8章網絡爬蟲原理

8.1爬蟲的工作步驟

8.2爬蟲倫理

8.2.1Robots協議

8.2.2robots.txt的使用方法

8.3使用BeautifulSoup解析和提取網頁中的數據

8.3.1find()與find_all()的應用

8.3.2select()的應用

8.3.3靜態網頁與動態網頁

8.3.4帶參數的URL請求

8.3.5JSON數據的解析

8.4反反爬蟲技術

8.5攜程網站酒店評論信息的抓取

8.6攜程網站某景區評論信息抓取

8.7天氣信息的抓取

8.8selenium的應用

8.8.1selenium的配置

8.8.2工作原理和步驟

8.8.3selenium提取數據的方法

8.8.4seleniu素的常用方法

第9章Scrapy爬蟲框架

9.1安裝Scrapy爬蟲框架並創建爬蟲項目

9.1.1安裝Scrapy爬蟲框架

9.1.2創建並啟動Scrapy爬蟲項目

9.1.3Scrapy爬蟲項目的組成

9.2使用Scrapy提取網頁數據

9.2.1Response對像的屬性和方法

9.2.2xpath選擇器

9.2.3Selector對像

9.2.4css選擇器

9.3多層級網頁抓取

9.3.1相同結構頁面抓取

9.3.2不同結構網頁數據的抓取

9.3.3request與對應的response間的數據傳遞

第三篇Python數據分析

第10章pandas庫

10.1pandas庫的數據結構

10.1.1Series數據結構

10.1.2Series的創建方法

10.1.3Series的索引和切片

10.1.4Series的幾種操作

10.1.5DataFrame數據結構

10.1.6DataFrame數據排序

10.1.7Series 對像和 DataFrame 對像的聯繫

10.2分組聚合操作

10.2.1groupby()方法的應用

10.2.2單層分組聚合

10.2.3多層分組聚合操作

10.2.4聚合操作agg()方法的應用

第11章matplotlib數據可視化

11.1圖形繪制的一般步驟

11.2折線圖的繪制

11.2.1單條折線圖的繪制

11.2.2多條折線圖的繪制

11.3餅圖的繪制

11.3.1使用Series繪圖

11.3.2使用matplotlib繪圖

11.4散點圖的繪制

11.5箱線圖的繪制

第12章相關分析與關聯分析

12.1概述

12.2相關分析

12.2.1相關分析的描述與測度

12.2.2相關繫數

12.2.3偏相關分析

12.2.4距離相關分析

12.3Apriori關聯分析

12.3.1支持度、置信度與提升度

12.3.2Apriori算法

12.3.3Apriori算法應用舉例

12.3.4Apriori算法的Python實現

第13章文本挖掘與分析

13.1文本挖掘概述

13.1.1文本挖掘的定義

13.1.2文本挖掘的過程

13.1.3Python中的文本挖掘包

13.2Python文本特征提取與特征選擇

13.2.1中文分詞

13.2.2詞頻統計

13.2.3詞雲分析

13.2.4文本特征提取

13.3文本分類實例：垃圾郵件識別

13.3.1文本分類概述

13.3.2文本分類的Python實現

參考文獻

前言


在《“十四五”規劃綱要》全文中，“數字”關鍵詞出現了 75 處，“第五篇加快數字化發展建設數字中國”單獨點題，強調要迎接數字時代，激活數據要素潛能，加快建設數字經濟、數字社會等，以數字化轉型整體驅動生產方式、生活方式和治理方式變革。因此，專業辦學應主動對接產業數字化、數字產業化發展需求，瞄準未來前沿新格局，基於未來社會及行業發展需求原點，瞄準新業態，融入新技術，重視多學科交叉前沿理念，突出大數據智能化等在專業建設中的作用，推動傳統專業建設與人纔培養的轉型與升級。

本書的出發點是對傳統的教材進行結構優化及內容重組，並結合傳統人文社科類專業數字化改造需求，聚焦數據分析中的Python數據采集與分析，讓相關專業學生通過繫統學習，具備一定的數字素養與解決實際問題的復合能力。

本書主要介紹了Python編程中常用到的數據類型及程序編寫中的控制流程與設計邏輯，函數的創建與調用，常見編碼類別及文件的讀寫與打開、關閉操作。在此基礎上，以數據采集與分析為主線，介紹了網絡爬蟲原理與實現技術、Scrapy爬蟲框架，以及numpy、pandas、matplotlib數據整理與分析工具包的應用，最後結合文本挖掘與分析，介紹了文本特征提取、文本分類及文本分析的原理與應用。

本書由王瑞胡和楊文藝任主編，謝壹、王春寶任副主編。第1~8章由王瑞胡編寫，第9章和第13章由楊文藝編寫，第10章和第11章由王瑞胡、謝壹共同編寫，第12章由王瑞胡、王春寶共同編寫，全書由王瑞胡完成統稿。

本書的出版得到重慶市2020年高等教育教學改革研究重點項目(項目編號： 202075)、重慶文理學院“合格 &rdqu人纔培養試點項目(未來數字文旅創新人纔培養實驗班)等資助。在本書的編寫過程中，參閱了Python數據采集與分析相關書籍、網上的一些資料和一些在線學習平臺的課程，在此向這些文獻資料的作者及團隊表示感謝。

最後，特別感謝清華大學出版社的大力支持，使得本書得以順利出版。

由於編者水平有限，書中難免有疏漏之處，敬請讀者批評指正。

編者2023年6月

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