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Python大数据分析——在劳动科学中的应用
字数: 462
出版社: 中国人民大学
作者: 葛玉好|责编:徐凌
商品条码: 9787300315010
版次: 1
开本: 16开
页数: 318
出版年份: 2023
印次: 1
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内容简介
在大数据和人工智能时 代,大数据对科学研究的重 要性日益显现。本书基于 Python这一学习难度较小的 编程语言,选取劳动科学这 一视角,系统介绍了如何对 大数据进行收集、处理及分 析。 由浅入深是本书的一个 特点。全书分为四个部分共 20章,第一部分介绍了 Python基础知识,第二部分 介绍了Python数据处理,第 三部分介绍了爬虫基础知识 ,第四部分介绍了爬虫技术 应用的具体例子。 内容丰富、易于理解是 本书的另一个特点。本书以 应用为目的,每部分内容都 给出了详细的代码,便于读 者掌握数据挖掘技术。书中 列举了很多通俗易懂的例子 ,帮助读者更好地理解各章 内容。 本书实践性强,配套教 辅资源丰富,适合用作文科 专业本科生、研究生教材, 也适合对Python感兴趣的人 员自学。
目录
第一部分 Python基础知识 第1章 软件安装和相关学习资源 1.1 Anaconda3的安装 1.2 PyCharm的安装 第2章 内置函数、变量、注释和常见错误 2.1 Python内置函数 2.2 变量 2.3 Python的注释 2.4 Python的常见错误 2.5 一个Python程序文件的例子:猜数字.py 第3章 基本的数据类型 3.1 数值型 3.2 字符串型 第4章 条件语句和循环语句 4.1 条件语句 4.2 循环语句 第5章 列表、元组和字典 5.1 列表 5.2 元组 5.3 字典 第6章 函数 6.1 函数的定义 6.2 函数的调用 6.3 函数的参数 6.4 函数的返回值 6.5 函数的嵌套 6.6 函数名和匿名函数 6.7 高阶函数 6.8 局部变量和全局变量 6.9 参数传递的其他方式 第7章 类 7.1 类的创建和实例 7.2 实例内部的信息传递 7.3 使用外部变量作参数 7.4 实例属性的修改 7.5 私有属性和私有方法 7.6 封装 7.7 继承 7.8 多态 7.9 __str__()方法 7.10 类的属性 7.11 类的方法 7.12 模块 第8章 OS模块、文件操作和异常处理 8.1 OS模块 8.2 文件操作 8.3 异常处理 第二部分 Python数据处理 第9章 Numpy模块的使用 9.1 Numpy模块的安装 9.2 数组的创建 9.3 数组的引用 9.4 数组的编辑 9.5 数组的运算 9.6 统计功能 第10章 Pandas模块的使用 10.1 Pandas模块的简介和安装 10.2 序列的创建和引用 10.3 数据框的创建 10.4 数据框的引用 10.5 数据框的编辑 10.6 数据框的统计 第11章 Matplotlib模块的使用 11.1 Matplotlib模块的简介和安装 11.2 使用Matplotlib绘图的基本流程 11.3 改变线条的粗细 11.4 添加图形标题 11.5 调整图形的尺寸 11.6 调整坐标轴的范围和设置标签 11.7 设置坐标轴的刻度和刻度标签 11.8 设置网格线 11.10 标注图例、线条格式和标记样式 11.11 绘制散点图 11.12 绘制柱形图 11.13 绘制饼状图 11.14 绘制三维图 第12章 使用Python实现最小二乘估计 12.1 数据准备 12.2 矩阵的构建 12.3 系数的估计 12.4 系数方差的估计 12.5 使用Stata软件进行验证 12.6 全部代码 第三部分 爬虫基础知识 第13章 爬虫与大数据采集 13.1 网络爬虫简介 13.2 网络爬虫常见术语 第14章 Requests模块的使用 14.1 Requests模块的安装和简介 14.2 get()函数的使用 14.3 post()函数的使用 第15章 BeautifulSoup类和Xpath语法 15.1 BeautifulSoup的安装和简介 15.2 使用BeautifulSoup类创建实例 15.3 BeautifulSoup实例对象的select()方法 15.4 从标签对象提取信息 15.5 Xpath的简介和安装 15.6 使用HTML类创建实例 15.7 xpath()方法的使用 15.8 Xpath语法 15.9 提取节点里面的内容 第16章 正则表达式 16.1 Re模块的函数 16.2 正则表达式的匹配规则 16.3 使用正则表达式的常见例子 16.4 从html字符串提取信息 第17章 Selenium模块的使用 17.1 Selenium模块的安装 17.2 Selenium模块的使用 第四部分 爬虫的具体例子 第18章 提取劳动人事学院教师信息 18.1 提取的信息 18.2 第一层次信息的提取 18.3 第二层次信息的提取 18.4 合并第一层次和第二层次的全部信息 第19章 爬取百度百科上的个人信息 19.1 确定目标网页 19.2 请求网页 19.3 解析网页 19.4 保存爬取结果 19.5 使用类改写程序 第20章 使用Scrapy框架爬取信息 20.1 Scrapy的工作原理 20.2 Scrapy框架的安装 20.3 Scrapy框架的应用
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