《Python数据处理：如何又快又好》苏珊·E. 麦格雷戈

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《Python数据处理：如何又快又好》苏珊·E. 麦格雷戈【文字版_PDF电子书_】

内容简介：

本书是一本关于Python数据整理和数据质量的实用指南，主要介绍了如何使用Python进行数据清洗、转换和整合，以及如何确保数据的准确性和一致性。本书涵盖了数据整理基础、数据清洗、数据转换、数据整合、数据质量检查和数据可视化等内容。通过丰富的实例和代码示例，读者可以掌握Python数据整理和数据分析的相关技能。无论你是数据分析师、数据科学家还是其他领域的数据从业者，本书都不仅能够帮助你提高工作效率，还能够让你更好地理解和应用数据科学相关的知识和技能。

作者简介：

Susan E. McGregor 是哥伦比亚大学数据科学研究所的研究员，也是该研究所数据、媒体和社会中心的联合主管。十多年来，她一直在向非理工科的专业人士、研究生及本科生讲授编程与数据分析课程，并不断完善自己的教学方式。

McGregor 于 2011 年加入哥伦比亚大学新闻学院及 Tow 数字新闻中心，此后，她一直在哥伦比亚大学任教并从事研究工作。McGregor 开设了学院的首个数据新闻课程，并担任新闻学及计算机科学双学位计划的导师。她主要研究与新闻工作者及媒体有关的安全及隐私问题，她的第一本书 Information Security Essentials: A Guide for Reporters, Editors,and Newsroom Leaders(哥伦比亚大学出版社，2021)讨论的也是这个话题。

加入哥伦比亚大学之前，McGregor 在《华尔街日报》的 News Graphics 团队做了几年资深程序员。她参与制作了该报的“ What They Know”系列，并由此获得 2011 年的Gerald Loeb Award 奖。McGregor 在许多讨论安全及隐私的前沿学术会议上发言并发表文章。她的工作受到美国国家科学基金会、奈特基金会(Knight Foundation)、Google 以及哥伦比亚大学多个学院与机构的资助。McGregor 还关注如何运用艺术来激发批判思维，以及如何通过艺术给技术问题带来新的思路。她拥有哈佛大学交互信息设计学士学位及纽约大学教育传播与技术硕士学位。

目  录：

前言1

第1章 数据整理与数据质量简介7

1.1 什么是数据整理8

1.2 什么是数据质量9

1.3 为什么选用Python语言整理数据12

1.4 编写并运行Python代码14

1.5 如何在自己的设备上编写Python代码16

1.6 在网页版的开发环境中编写Python代码25

1.7 编写“Hello World!”程序25

1.8 添加代码28

1.9 运行代码29

1.10 撰写文档、保存工作资料和管理不同版本的资料29

1.11 小结40

第2章 Python 入门41

2.1 词性42

2.2 用循环结构与条件结构控制程序的走向51

2.3 代码中可能出现的各种错误59

2.4 用Citi Bike数据来演示如何编写数据整理程序67

2.5 小结74

第3章 了解数据质量75

3.1 判断数据是否合适77

3.2 判断数据是否完整83

3.3 提升数据的质量92

3.4 小结94

第4章 用Python处理基于文件与基于feed的数据95

4.1 结构化的数据与非结构化的数据97

4.2 处理结构化的数据101

4.3 以了解失业情况为例来整理现实数据110

4.4 处理非结构化的数据141

4.5 小结147

第5章 访问网络数据148

5.1 联网访问在线的 XML 与 JSON 数据150

5.2 API 简介152

5.3 以搜索引擎为例讲解如何调用基本的API153

5.4 如何调用带有基本身份认证机制的API155

5.5 阅读API文档157

5.6 使用Python时保护你的API密钥160

5.7 如何调用带有 OAuth 认证机制的API166

5.8 调用API时所应遵循的行为准则178

5.9 获取数据的最后一招：网页抓取180

5.10 小结189

第6章 评估数据质量190

6.1 流行病与PPP192

6.2 评估数据的完整程度192

6.3 评估数据的适合程度220

6.4 小结225

第7章 清洗、转换和增强数据227

7.1 如何从 Citi Bike 数据中选取一部分内容228

7.2 把数据文件清洗干净238

7.3 把 Excel 表格中的日期处理好241

7.4 把定宽数据转换成真正的 CSV 文件244

7.5 修正拼写不一致的现象246

7.6 为了找到简单方案而走过的弯路251

7.7 一些容易出错的地方254

7.8 增强数据255

7.9 小结257

第 8 章 调整并重构代码259

8.1 重新思考自定义的函数259

8.2 什么是作用域261

8.3 为函数设计参数263

8.4 返回值266

8.5 以嵌套的形式调用函数267

8.6 既有趣又有用的重构269

8.7 用 pydoc 给自定义的脚本与函数撰写文档279

8.8 让Python脚本支持命令行参数283

8.9 命令行脚本与notebook的区别286

8.10 小结287

第9章 数据分析入门288

9.1 情境很重要289

9.2 常规与反常290

9.3 评估集中趋势291

9.4 另辟蹊径：识别异常值293

9.5 数据分析可视化293

9.6 这些200万美元的贷款记录是怎么回事306

9.7 注意按比例计算317

9.8 小结320

第10章 展示数据322

10.1 视觉说服力323

10.2 把整理数据后形成的观点表达出来325

10.3 如何选择图表326

10.4 视觉说服力要素342

10.5 通过 seaborn与matplotlib库自定义更好的可视化图表346

10.6 提高设计水平351

10.7 小结352

第11章 Python 以外的工具353

11.1 查看数据的其他工具353

11.2 分享并展示数据的其他工具357

11.3 考虑原则问题359

11.4 小结360

附录A 其他Python编程资源361

附录B 再讲一讲 Git365

附录C 获取数据的渠道371

附录D 与可视化及信息设计有关的资源376

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Python 数据清洗 数据分析

摘要：
《Python数据处理：如何又快又好》是苏珊·E. 麦格雷戈围绕现代数据分析与处理实践撰写的一部兼具理论深度与实践价值的专业著作。全书以Python语言为核心工具，从数据处理的效率、质量与可维护性三个关键目标出发，系统讲解了如何在真实数据环境中构建高效、可靠的数据处理流程。作者不仅关注代码“跑得快”，更强调“结果正确、结构清晰、长期可用”，在性能优化与工程思维之间取得了良好平衡。通过对数据清洗、数据建模、流程设计以及工具生态的深入剖析，本书为读者展示了一套可复制、可扩展的数据处理方法论。无论是初入数据领域的学习者，还是希望提升工程能力的资深从业者，都能从中获得清晰的思路与切实可行的实践指导。本文将从内容体系、方法论特色、实践价值以及学习意义四个方面，对该书进行系统阐述与深入解读。

一、内容体系结构清晰

《Python数据处理：如何又快又好》在整体结构设计上体现出高度的系统性与逻辑性。作者并未简单地罗列Python库或函数，而是围绕“数据从哪里来、如何变干净、如何变有用”这一主线，逐步展开内容，使读者能够在阅读过程中建立完整的数据处理认知框架。

书中内容通常从问题背景入手，先解释现实数据的复杂性与不确定性，再引出Python在处理这些问题时所具备的优势。这种由浅入深的叙述方式，有助于读者理解技术背后的动机，而不是仅停留在工具层面的操作记忆。

此外，章节之间的衔接十分自然。前一部分关于数据结构与基本操作的内容，会在后续的数据清洗与性能优化章节中反复被调用与深化，形成前后呼应的知识网络，使整本书读起来具有很强的整体感。

在案例安排上，作者避免了碎片化示例，而是通过相对完整的业务场景贯穿多个章节。这种设计不仅增强了学习的连续性，也让读者能够真实体会到数据处理流程在实际项目中的演变过程。

二、高效与质量并重

“又快又好”是本书最核心的理念之一。苏珊·E. 麦格雷戈明确指出，单纯追求运行速度而忽视代码质量，会在后期维护和扩展中付出更高的成本，因此高效必须建立在良好设计之上。

在具体内容中，作者通过对比不同实现方式，展示了算法选择、数据结构设计以及库函数使用方式对性能的巨大影响。读者可以清晰看到，合理的思路往往比复杂的技巧更能带来数量级上的提升。

与此同时，书中反复强调可读性与可测试性的重要性。通过引入函数拆分、命名规范以及中间结果验证等实践，作者引导读者在提升性能的同时，保持代码的清晰与可靠。

这种效率与质量并重的视角，使本书跳出了“性能优化技巧合集”的局限，而更像是一套成熟的数据工程实践指南，帮助读者在真实工作环境中做出理性而稳健的技术决策。

三、实践导向方法论

本书最突出的特点之一，是其强烈的实践导向。作者并未将Python数据处理理想化，而是坦诚面对现实数据中普遍存在的缺失、错误和不一致问题，并给出切实可行的解决策略。

在数据清洗与预处理部分，书中大量讨论了“如何判断数据是否可信”“如何在不完美条件下做出取舍”等问题，这些内容往往正是实际工作中最耗费精力、却又最少被系统讲解的部分。

作者还特别强调流程化思维的重要性。通过构建可复用的数据处理管道，读者能够将一次性的脚本提升为长期可用的工具，从而显著提高团队协作与项目迭代的效率。

这种方法论并不局限于某个具体库或版本，而是关注思路本身，使读者在技术环境变化时，依然能够举一反三，将书中的原则迁移到新的工具和场景之中。

四、学习与成长价值

对于学习者而言，《Python数据处理：如何又快又好》不仅是一本文档式的技术书，更是一部帮助读者建立工程思维的成长读物。它引导读者从“写出能跑的代码”，逐步过渡到“写出值得长期使用的代码”。

书中对错误处理、性能瓶颈分析以及结果验证的反复强调，有助于培养读者严谨的数据态度。这种态度在数据分析、机器学习乃至更广泛的软件开发领域中，都具有长期价值。

对于已有一定基础的读者，本书提供了重新审视自身工作方式的机会。许多看似理所当然的习惯，在作者的分析下被拆解与反思，从而促使读者主动优化自己的技术路径。

因此，本书不仅传授知识，更塑造能力，使读者在掌握Python数据处理技巧的同时，逐步成长为具备系统思考能力的数据专业人士。

总结：

总体来看，《Python数据处理：如何又快又好》以清晰的结构、务实的内容和成熟的方法论，全面展现了Python在数据处理领域中的真实价值。苏珊·E. 麦格雷戈通过对效率与质量的平衡阐述，为读者提供了一条可持续发展的技术成长路径。

本书不仅适合作为学习Python数据处理的参考书，也非常适合作为日常工作的案头指南。它提醒我们，真正优秀的数据处理并非依赖技巧堆砌，而是建立在良好设计、理性判断与长期思维之上。

本文由nayona.cn整理

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