資料視覺化|使用 Python 與 JavaScript, 2/e (Data Visualization with Python and JavaScript: Scrape, Clean, Explore, and Transform Your Data, 2/e)

Kyran Dale 著 楊新章 譯

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商品描述

擷取、清理、分析與轉換資料

「Kyran的書包含了大量資訊,從D3.js細節說明,到如何建構出由客製化互動式儀表板所使用的、且由資料庫所支持的API。可以肯定地說,您將從這本書中學到很多東西!」
—Peter Cook, 《D3 Start to Finish》作者

如何將原始、未經處理的資料轉化為動態的互動式web視覺化?在這本實用的書中,作者Kyran Dale向資料科學家、分析師以及Python、JavaScript開發人員,展示如何為工作建立理想的工具鏈。藉由提供引人入勝的範例以及分享得之不易的實務經驗,本書將引導您善用最佳的Python和JavaScript程式庫。

Python為爬取、清理和處理資料提供強大、成熟的程式庫。在web視覺化程式設計方面,JavaScript是最好的語言。這兩種語言相得益彰,可以幫助您建立現代web視覺化工具鏈。

您將學習如何:
‧使用爬取或web API(Requests、Scrapy、Beautiful Soup)獲取資料
‧在NumPy生態系統(帶有pandas、Matplotlib和Seaborn的Jupyter notebook)中使用Python資料處理程式庫清理和處理資料
‧使用靜態檔案或輕量級Python伺服器(Flask RESTful API)將資料交付到瀏覽器
‧掌握足夠的web開發技能(HTML、CSS、JavaScript)將資料視覺化
‧使用挖掘和精煉資料建立web圖表和視覺化(Plotly、D3)

作者簡介

Kyran Dale 是一名熟練的程式設計師、前研究科學家、休閒玩家、獨立研究員、偶爾為之的企業家。在15多年的研究科學家生涯中,他破解了大量程式碼,學習了大量程式庫,並精通了一些最喜歡的工具。Kyran發現Python、JavaScript和一點C++解決大多數問題大有幫助。

目錄大綱

導論
第1章|設置開發環境

Part I 基本工具
第2章|Python與JavaScript程式語言銜接橋樑
第3章|Python讀寫資料
第4章|網站開發入門

Part II 取得資料
第5章|使用Python從網站取得資料
第6章|Scrapy和重量級爬取作業

Part III 使用Pandas清理與探索資料
第7章|NumPy入門
第8章|Pandas初步介紹
第9章|Pandas清理資料
第10章|Matplotlib視覺化資料
第11章|Pandas探索資料

Part IV 提供資料
第12章|提供資料
第13章|Flask與RESTful API

Part V D3與資料視覺化
第14章|想像諾貝爾獎資料的視覺化呈現介面
第15章|建構視覺化介面骨架
第16章|D3入門—用直條圖說故事
第17章|個別得獎視覺化
第18章|D3與地圖
第19章|個別得主資料視覺化
第20章|選單列
第21章|結語

附錄A 從開發走向產品