Python數據預處理（微課版）
汪靜 鄭婷婷
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商品描述
本書的設計和編寫目標是培養讀者的數據思維能力和數據預處理能力，內容具有典型性和實用性，系統介紹基於Python的數據預處理的流程和技術。
全書共8個單元，單元1介紹數據預處理的基礎知識，單元2介紹Python數據預處理的庫pandas的用法及主要數據對象的用法，單元3～單元7依次介紹數據預處理流程中數據獲取、數據合並、數據清洗、數據變換和數據描述等相關知識和技術。
為突出培養讀者的動手能力，本書單元2～單元7都配套了任務實踐和拓展實訓，除單元8，每個單元還配套了課後習題。單元8為綜合案例，通過網易雲音樂相關數據集展示數據預處理的完整流程，幫助讀者綜合掌握全書相關知識和技術。
本書適合作為高等教育本、專科院校大數據技術和人工智能技術應用等相關專業的教材，也可作為數據分析培訓班和“1+X”數據處理相關職業技能等級證書的教材。
作者簡介
汪静，中山大学计算机软件与理论专业博士，计算机软件副教授，广东省南粤优秀教师，计算机学会会员，大数据分析师（高级），人工智能算法工程师（高级）。从事高等教育教学工作16年，现任广东开放大学（广东理工职业学院）人工智能技术服务专业负责人。主持和参加各级教科研项目10多项，发表高水平论文共20多篇，拥有软件著作权2项，专利3项。研究领域包括数据分析，个性化推荐等。
目錄大綱
目錄 CONTENTS
單元1 數據預處理基礎 1
1.1 數據預處理簡介 1
1.1.1 數據與數據預處理 1
1.1.2 數據預處理的重要性 2
1.1.3 數據預處理的過程 2
1.2 搭建Python開發環境 3
1.2.1 Python概述 3
1.2.2 安裝Anaconda 5
1.2.3 創建Python虛擬環境 9
1.2.4 認識JupyterLab 10
1.2.5 輸出“Hello World!” 12
1.3 總結 13
課後習題 13
單元2 pandas入門 15
2.1 pandas概述 15
2.2 pandas的安裝和導入 16
2.3 Series對象 17
2.3.1 Series對象的特點 17
2.3.2 Series對象的創建 17
2.3.3 Series對象的索引 21
2.3.4 Series對象的操作 22
任務實踐2-1：小明成績表的操作 27
2.4 DataFrame對象 30
2.4.1 DataFrame對象的特點 30
2.4.2 DataFrame對象的創建 30
2.4.3 DataFrame對象的索引 35
2.4.4 DataFrame對象的操作 37
任務實踐2-2：小明宿舍所有同學成績表的操作 51
2.5 總結 54
拓展實訓：處理網上招聘數據 55
課後習題 55
單元3 數據獲取 57
3.1 數據爬取 57
3.1.1 網絡爬蟲原理概述 57
3.1.2 簡易網絡爬蟲示例 61
3.2 數據讀寫 64
3.2.1 讀寫XLS文件或XLSX文件 64
3.2.2 讀寫CSV文件 67
3.2.3 讀寫TXT文件 69
3.2.4 讀寫JSON文件 71
3.2.5 讀寫MySQL數據 73
任務實踐3：讀寫商品類別文件 75
3.3 總結 76
拓展實訓：讀寫廣州市郵政編碼數據 77
課後習題 77
單元4 數據合並 79
4.1 堆疊合並數據 79
4.1.1 橫向堆疊合並 80
4.1.2 縱向堆疊合並 81
4.1.3 交叉堆疊合並 83
任務實踐4-1：合並商品銷售數據 84
4.2 主鍵合並數據 86
4.2.1 左連接 87
4.2.2 右連接 88
4.2.3 內連接 89
4.2.4 外連接 90
任務實踐4-2：合並成績表 91
4.3 重疊合並數據 94
任務實踐4-3：修補統計數據 95
4.4 總結 96
拓展實訓：合並網易雲音樂愛國歌曲數據 97
課後習題 98
單元5 數據清洗 100
5.1 缺失值處理 100
5.1.1 查看缺失值 100
5.1.2 處理缺失值 101
任務實踐5-1：網上招聘數據缺失值處理 105
5.2 重復值處理 106
5.2.1 查看重復值 106
5.2.2 處理重復值 108
任務實踐5-2：網上招聘數據重復值處理 109
5.3 異常值處理 110
5.3.1 檢測異常值 110
5.3.2 處理異常值 113
任務實踐5-3：網上招聘數據異常值處理 114
5.4 格式不一致數據處理 116
5.4.1 姓名格式不一致的處理 116
5.4.2 日期格式不一致的處理 117
任務實踐5-4：網上招聘數據中不一致數據的處理 119
5.5 總結 121
拓展實訓：清洗超市銷售數據 121
課後習題 122
單元6 數據變換 123
6.1 數據類型變換 123
6.1.1 用astype()方法進行強制類型變換 123
6.1.2 用to_numeric()方法將數據的類型變換為數值類型 126
任務實踐6-1：電影數據類型變換 127
6.2 數據格式變換 129
6.2.1 設置小數位數 129
6.2.2 設置百分比 130
6.2.3 設置千位分隔符 131
任務實踐6-2：銷售數據格式變換 132
6.3 數據映射 133
6.3.1 用映射替換數據 134
6.3.2 用映射變換數據 136
任務實踐6-3：分數變換為等級 138
6.4 總結 139
拓展實訓：天氣數據變換 139
課後習題 140
單元7 數據描述 142
7.1 數據的統計計算 142
7.1.1 統計數據的和 142
7.1.2 統計數據的均值 144
7.1.3 統計數據的最大值/最小值 145
7.1.4 統計數據的中位數 146
7.1.5 統計數據的眾數 147
7.1.6 統計數據的方差和標準差 148
7.1.7 統計數據的分位數 149
任務實踐7-1：成績表數據的統計計算 150
7.2 數據的分組和聚合 152
7.2.1 數據的分組 152
7.2.2 數據的聚合 153
任務實踐7-2：學生成績數據的分組與聚合 155
7.3 數據的可視化 156
7.3.1 繪制折線圖 158
7.3.2 繪制條形圖 159
7.3.3 繪制餅圖 161
任務實踐7-3：學生期末考試成績的可視化 163
7.4 總結 166
拓展實訓：用戶職業數據描述 166
課後習題 167
單元8 綜合案例：網易雲音樂數據預處理 169
8.1 數據讀取 170
8.2 數據合並 171
8.3 數據清洗 172
8.4 數據變換 174
8.5 數據描述 175
8.6 總結 180
