Python数据统计入门：从基础到网络数据获取

"这篇资料是南京大学的计算机科学和技术学院以及大学基础计算机教学部提供的Python基础知识，特别是针对数据统计的入门教程，适合初学者。课程涵盖了数据的基本处理、描述、整理和收集，以及如何利用Python进行便捷的数据获取和处理。" 在Python中，基本数据类型包括整型(int)、浮点型(float)、字符串(str)和布尔型(bool)等。这些数据类型构成了数据分析的基础。统计学中，我们通常会关注数据的中心趋势（如平均数、中位数）、分布（如频数、频率）、离散程度（如方差、标准差）等。Python提供了内置的统计模块`statistics`来计算这些指标。 数据描述是对数据集进行初步分析的过程，这包括计算各种统计量和绘制图表，例如直方图、箱线图等，以了解数据的分布情况。Python的`pandas`库是数据处理的重要工具，它允许我们对数据进行清洗、筛选、分组和聚合等操作。 数据整理涉及数据的预处理，比如缺失值处理、异常值检测和转换，这一步对于确保数据质量至关重要。`pandas`库中的`fillna()`、`dropna()`、`replace()`等函数可以帮助完成这些任务。 数据收集是数据分析的起点，可以分为本地数据获取和网络数据获取。对于本地数据，Python通过内置的`open()`函数可以打开、读取和写入文件。例如，使用`read_csv()`函数可以从CSV文件中加载数据到DataFrame。而在网络数据获取方面，Python提供了`urllib`模块，以及更强大的`requests`库和`Scrapy`框架，用于爬取和解析网页内容。`BeautifulSoup`库则用于解析HTML和XML文档，而正则表达式`re`模块则用于提取特定模式的数据。 在示例中，我们看到如何使用`pandas`的`read_csv()`函数从CSV文件中读取道琼斯工业平均指数成分股的历史数据，并将其存储在DataFrame对象`quotesdf`中。此外，还展示了如何使用`requests.get()`获取网络数据，如豆瓣网书籍信息。 这个Python数据统计课程涵盖了从数据获取、处理到分析的一系列基础知识，对于想要学习数据分析的初学者来说是一份非常实用的资源。通过学习这些内容，初学者可以掌握如何使用Python有效地处理和理解数据。