Python编程入门:探索Python 3数据处理
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更新于2024-07-16
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"适用于所有人的Python:探索Python 3中的数据Python for Everybody: Exploring Data in Python 3"
这本书是Charles R. Severance所著,旨在通过数据探索的角度引导学生入门编程和软件开发。它利用Python编程语言作为解决电子表格处理不了的复杂数据问题的工具。书中内容适用于对数据科学和数据库感兴趣的读者。
本书采用了开源创作的精神,鼓励读者在遵循Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Unported License的前提下进行分享和修改。作者在前言中提到,这本书是对Allen B. Downey等人编写的《ThinkPython: How to Think Like a Computer Scientist》的"remix",即在原有作品的基础上进行创新和改编,以此来适应新的教学需求和Python 3的语境。
书中可能涵盖以下Python 3的关键知识点:
1. **基础语法**:包括变量、数据类型(如整型、浮点型、字符串、列表、元组、字典)、条件语句(if-else)、循环(for、while)、函数定义与调用等。
2. **控制流**:涉及流程控制结构,如分支和循环,用于处理数据和实现逻辑。
3. **字符串操作**:字符串的拼接、查找、替换、分割等,以及正则表达式的基本使用,用于数据预处理和清洗。
4. **文件操作**:学习如何读写文件,理解文件I/O,以及处理CSV和JSON格式的数据。
5. **数据结构**:深入理解列表、字典等内置数据结构,以及如何有效地使用它们来存储和处理数据。
6. **模块和包**:介绍Python标准库和第三方库,如Numpy、Pandas和Matplotlib,用于数据分析和可视化。
7. **异常处理**:学习如何使用try-except语句来捕获和处理程序运行时可能出现的错误。
8. **网络编程**:基础的HTTP协议知识,以及如何使用Python进行Web抓取,获取和处理网页数据。
9. **数据库连接**:介绍如何使用Python连接和操作SQL数据库,如SQLite,进行数据存储和检索。
10. **数据分析基础**:初步接触统计学概念,如平均值、中位数、方差等,并应用到Python的数据分析中。
11. **数据可视化**:利用matplotlib等库创建图表,帮助理解数据分布和趋势。
12. **项目实践**:通过实际项目,让读者将所学知识应用于解决具体的数据分析问题。
通过这本书,读者不仅可以学习到Python的基础知识,还能了解到如何利用Python处理和分析数据,为未来在数据科学领域的工作或研究打下坚实基础。书中的实例和练习将帮助读者逐步提高解决问题的能力,从初学者成长为能够运用Python进行数据探索的专业人士。
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2025-03-12 上传
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