Python數據預處理（微課版）（高職）

內容簡介

本書的設計和編寫目標是培養讀者的數據思維能力和數據預處理能力，內容具有典型性和實用性，全面介紹基於Python的數據預處理的流程和技術。

全書共8個單元，單元1介紹數據預處理的基礎知識，單元2介紹Python數據預處理的庫pandas的用法及主要數據對象的用法，單元3～單元7依次介紹數據預處理流程中數據獲取、數據合併、數據清洗、數據變換和數據描述等相關知識和技術。

為突出培養讀者的動手能力，本書單元2～單元7都配套了任務實踐和拓展實訓，除單元8，每個單元還配套了課後習題。單元8為綜合案例，通過網易雲音樂相關數據集展示數據預處理的完整流程，幫助讀者綜合掌握全書相關知識和技術。

本書適合作為高等教育本、專科院校大數據技術和人工智慧技術套用等相關專業的教材，也可作為數據分析培訓班和“1+X”數據處理相關職業技能等級證書的教材。

作者簡介

汪靜，中山大學計算機軟體與理論專業博士，計算機軟體副教授，廣東省南粵優秀教師，計算機學會會員，大數據分析師（高級），人工智慧算法工程師（高級）。從事高等教育教學工作16年，現任廣東開放大學（廣東理工職業學院）人工智慧技術服務專業負責人。主持和參加各級教科研項目10多項，發表高水平論文共20多篇，擁有軟體著作權2項，專利3項。研究領域包括數據分析，個性化推薦等。

圖書目錄

目錄 CONTENTS

單元1　數據預處理基礎　1

1．1　數據預處理簡介　1

1．1．1　數據與數據預處理　1

1．1．2　數據預處理的重要性　2

1．1．3　數據預處理的過程　2

1．2　搭建Python開發環境　3

1．2．1　Python概述　3

1．2．2　安裝Anaconda　5

1．2．3　創建Python虛擬環境　9

1．2．4　認識JupyterLab　10

1．2．5　輸出“Hello World!”　12

1．3　總結　13

課後習題　13

單元2　pandas入門　15

2．1　pandas概述　15

2．2　pandas的安裝和導入　16

2．3　Series對象　17

2．3．1　Series對象的特點　17

2．3．2　Series對象的創建　17

2．3．3　Series對象的索引　21

2．3．4　Series對象的操作　22

任務實踐2-1：小明成績表的操作　27

2．4　DataFrame對象　30

2．4．1　DataFrame對象的特點　30

2．4．2　DataFrame對象的創建　30

Python數據預處理（微課版）（高職）

基本介紹

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