Python基础与数据处理案例合集
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更新于2024-10-31
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具体的知识点如下:
1. Python基础语法部分(1-Python基础语法.ipynb)
- 变量的定义与使用
- 数据类型:整型、浮点型、字符串、布尔型
- 控制结构:条件判断(if-elif-else)、循环(for循环、while循环)
- 函数的定义和使用
- 模块的导入和使用
- 异常处理
- 常见的Python内置函数和标准库的使用
2. 数据可视化(3-Python数据的可视化.ipynb)
- Matplotlib库的基本使用
- 绘制不同的图表,如折线图、柱状图、散点图、饼图等
- 图表的定制,包括标题、图例、坐标轴标签等
- 使用Seaborn库进行数据的高级可视化
3. 数据处理与分析(2-Python数据清洗与分析.ipynb、6-Pandas数据分析技巧4例.ipynb)
- Pandas库的介绍,Series和DataFrame对象的操作
- 数据清洗:处理缺失值、异常值,数据类型转换,数据筛选等
- 数据分析:聚合、分组、排序、合并等
- 使用NumPy库进行数值计算
- Pandas数据分析技巧的应用实例
4. 网络爬虫与数据获取(4-Python案例(1-数据合并) (1).ipynb、5-Python案例(2-百度贴吧内容获取).ipynb、5-Python案例(3-去哪儿网美食数据获取与分析(爬虫+清洗).ipynb)
- 网络爬虫的概念和原理
- Requests库的使用,进行HTTP请求
- 解析网页数据:BeautifulSoup库、正则表达式等
- 爬虫的异常处理和遵守robots.txt协议
- 数据合并:数据集的合并操作,如何处理重复数据
- 使用爬虫获取的数据进行后续的数据清洗和分析
5. 实际案例数据文件(data、餐厅数据.csv、i_nuc.xls)
- 实际案例数据集的结构和内容
- 数据文件的读取和写入操作,如使用Pandas读取CSV文件和Excel文件
- 对于实际数据集的探索性数据分析(EDA)
6. 其他辅助资源(未明确列出,但可能包含的相关知识点)
- Python开发环境的搭建(如Anaconda的安装和使用)
- Jupyter Notebook的基本操作和使用技巧
- 代码版本控制工具(如Git)的使用
- Python项目结构设计与管理方法
- 对于数据分析师、数据科学家在使用Python时所需的基础技能和知识体系的构建
以上内容基于文件标题、描述和文件列表进行的详细知识点梳理,旨在提供一个关于Python基础语法和数据处理技能的全面概览。"
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