《大数据分析 Python爬虫、数据清洗和数据可视化》

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第1章大数据1

1.1大数据概述1

1.1.1大数据介绍1

1.1.2大数据的特征5

1.1.3大数据技术应用与基础7

1.2大数据的意义17

1.2.1大数据的国家战略意义17

1.2.2大数据的企业意义19

1.2.3我国大数据市场的预测19

1.3大数据的产业链分析20

1.3.1技术分析20

1.3.2运营分析20

1.4本章小结21

1.5实训22

习题29

第2章爬虫与大数据31

2.1爬虫概述31

2.1.1爬虫介绍31

2.1.2爬虫的地位与作用32

2.2Python介绍33

2.2.1 Python开发环境搭建33

2.2.2编写Python程序38

2.2.3 Python数据类型40

2.3爬虫相关知识47

2.3.1了解网页结构47

2.3.2Python与爬虫49

2.3.3基础爬虫框架52

2.4利用爬虫抓取网页内容54

2.4.1观察与分析页面54

2.4.2抓取过程分析55

2.4.3获取页面内容56

2.5本章小结57

2.6实训57

习题63

第3章Scrapy爬虫64

3.1 Scrapy爬虫概述64

3.2 Scrapy原理66

3.2.1Scrapy框架的架构66

3.2.2 Request对象和Response对象68

3.2.3 Select对象71

3.2.4 Spider开发流程74

3.3Scrapy的开发与实现76

3.3.1 Scrapy爬虫开发流程76

3.3.2创建Scrapy项目并查看结构77

3.3.3编写代码并运行爬虫79

3.4本章小结80

3.5实训81

习题84

第4章数据库连接与查询85

4.1数据库85

4.1.1数据库概述85

4.1.2关系数据库设计89

4.2MySQL数据库91

4.2.1 MySQL数据库概述91

4.2.2 MySQL数据库下载、安装与运行91

4.2.3 MySQL数据库命令行入门93

4.3使用Python操作MySQL数据库98

4.3.1pymysql安装与使用98

4.3.2 Python连接MySQL数据库99

4.4本章小结105

4.5实训105

习题106

第5章数据可视化基础与应用107

5.1数据可视化107

5.1.1数据可视化概述107

5.1.2数据可视化工具114

5.1.3数据可视化图表116

5.2matplotlib可视化基础121

5.2.1 numpy库121

5.2.2 matplotlib认识与安装126

5.2.3 matplotlib测试127

5.2.4 matplotlib.pyplot库128

5.3matplotlib可视化绘图132

5.3.1绘制线性图形132

5.3.2绘制柱状图形133

5.3.3绘制直方图135

5.3.4绘制散点图135

5.3.5绘制极坐标图136

5.3.6绘制饼图138

5.4 pyecharts可视化应用139

5.5本章小结144

5.6实训144

习题148

第6章大数据存储与清洗150

6.1大数据存储150

6.2数据清洗158

6.2.1数据清洗概述158

6.2.2数据清洗的原理160

6.2.3数据清洗的流程161

6.2.4数据清洗的工具163

6.3数据标准化165

6.3.1数据标准化的概念165

6.3.2数据标准化的方法165

6.3.3数据标准化的实例166

6.4本章小结167

6.5实训167

习题179

第7章数据格式与编码技术180

7.1文件格式180

7.2数据类型与编码185

7.2.1数据类型概述185

7.2.2字符编码189

7.2.3数据转换191

7.3Kettle数据清洗与转换工具的使用194

7.3.1 Kettle概述194

7.3.2 Kettle的安装与使用195

7.4CSV格式的数据转换199

7.4.1 CSV格式概述199

7.4.2 CSV与JSON文件的转换204

7.5本章小结207

7.6实训208

习题211

第8章数据抽取与采集212

8.1数据抽取212

8.2文本抽取与实现216

8.2.1文本文件抽取216

8.2.2CSV文件抽取223

8.2.3 JSON文件抽取226

8.3网页数据抽取与实现229

8.3.1网页数据抽取229

8.3.2Excel抽取网页数据229

8.3.3 Kettle抽取网页数据231

8.4数据采集与实现237

8.5本章小结240

8.6实训241

习题255

第9章pandas数据分析与清洗256

9.1认识pandas256

9.2 pandas语法与使用258

9.3pandas读取与清洗数据272

9.3.1数据准备272

9.3.2从CSV中读取数据272

9.3.3 pandas数据清洗275

9.4pandas数据可视化281

9.4.1 pandas绘图概述281

9.4.2 pandas绘图方法281

9.5本章小结288

9.6实训288

习题297

第10章数据分析与清洗综合实训298

10.1数据清洗实训298

10.1.1使用Kettle对生成的随机数实现字段选择298

10.1.2使用Kettle连接不同的数据表302

10.1.3使用Kettle过滤数据表309

10.1.4使用Kettle连接MySQL数据库，并输出查询结果312

10.2数据分析实训315

10.3本章小结319

习题320