Python基础与数据处理案例合集

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。"