首页 > 图书中心 > Python数据采集与分析(微课视频版)

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第一篇Python开发环境部署和编程基础

第1章Python开发环境部署

1.1Anaconda3的安装与部署

1.2Anaconda3的使用

1.3Jupyter Notebook的使用

第2章Python编程基础

2.1Python编程语言概述

2.2第一个Python程序

2.3Python中模块的应用

第3章数据类型

3.1数字

3.2字符串

3.3列表

3.4字典

3.4.1列表和字典的区别与联系

3.4.2字典的几种操作

3.5元组

第4章程序控制流程

4.1for循环语句

4.2while循环语句

4.3break语句

4.4continue语句

4.5pass语句

4.6选择分支结构的实现

4.7随机数的应用

第5章函数的使用

5.1函数的创建与调用

5.2变量作用域

5.3模块与包

5.3.1模块导入

5.3.2模块的查找方式

5.3.3包

5.4模块应用举例

5.4.1time模块的使用

5.4.2收发电子邮件相关模块的使用

第6章字符编码与文件读写

6.1常见的编码类别

6.2文件读写

6.2.1文件打开

6.2.2文件读

6.2.3文件写

6.2.4文件关闭

6.3csv文件的读写操作

6.3.1写csv文件

6.3.2读csv文件

6.4Excel文件的读写操作

6.4.1向Excel文件中写入数据

6.4.2读取Excel文件中的数据

第7章Python面向对象编程

7.1面向对象思想简介

7.2类的创建

7.2.1初始化方法的定义

7.2.2类的继承

7.2.3类的定制

第二篇Python数据采集

第8章网络爬虫原理

8.1爬虫的工作步骤

8.2爬虫伦理

8.2.1Robots协议

8.2.2robots.txt的使用方法

8.3使用BeautifulSoup解析和提取网页中的数据

8.3.1find()与find_all()的应用

8.3.2select()的应用

8.3.3静态网页与动态网页

8.3.4带参数的URL请求

8.3.5JSON数据的解析

8.4反反爬虫技术

8.5携程网站酒店评论信息的抓取

8.6携程网站某景区评论信息抓取

8.7天气信息的抓取

8.8selenium的应用

8.8.1selenium的配置

8.8.2工作原理和步骤

8.8.3selenium提取数据的方法

8.8.4selenium操作元素的常用方法

第9章Scrapy爬虫框架

9.1安装Scrapy爬虫框架并创建爬虫项目

9.1.1安装Scrapy爬虫框架

9.1.2创建并启动Scrapy爬虫项目

9.1.3Scrapy爬虫项目的组成

9.2使用Scrapy提取网页数据

9.2.1Response对象的属性和方法

9.2.2xpath选择器

9.2.3Selector对象

9.2.4css选择器

9.3多层级网页抓取

9.3.1相同结构页面抓取

9.3.2不同结构网页数据的抓取

9.3.3request与对应的response间的数据传递

第三篇Python数据分析

第10章pandas库

10.1pandas库的数据结构

10.1.1Series数据结构

10.1.2Series的创建方法

10.1.3Series的索引和切片

10.1.4Series的几种操作

10.1.5DataFrame数据结构

10.1.6DataFrame数据排序

10.1.7Series 对象和 DataFrame 对象的联系

10.2分组聚合操作

10.2.1groupby()方法的应用

10.2.2单层分组聚合

10.2.3多层分组聚合操作

10.2.4聚合操作agg()方法的应用

第11章matplotlib数据可视化

11.1图形绘制的一般步骤

11.2折线图的绘制

11.2.1单条折线图的绘制

11.2.2多条折线图的绘制

11.3饼图的绘制

11.3.1使用Series绘图

11.3.2使用matplotlib绘图

11.4散点图的绘制

11.5箱线图的绘制

第12章相关分析与关联分析

12.1概述

12.2相关分析

12.2.1相关分析的描述与测度

12.2.2相关系数

12.2.3偏相关分析

12.2.4距离相关分析

12.3Apriori关联分析

12.3.1支持度、置信度与提升度

12.3.2Apriori算法

12.3.3Apriori算法应用举例

12.3.4Apriori算法的Python实现

第13章文本挖掘与分析

13.1文本挖掘概述

13.1.1文本挖掘的定义

13.1.2文本挖掘的过程

13.1.3Python中的文本挖掘包

13.2Python文本特征提取与特征选择

13.2.1中文分词

13.2.2词频统计

13.2.3词云分析

13.2.4文本特征提取

13.3文本分类实例: 垃圾邮件识别

13.3.1文本分类概述

13.3.2文本分类的Python实现

参考文献

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