DataWranglingwithPython全面掌握用Python进行爬虫抓取以及数据清洗与分析的方法轻松完成高效数据处理https://item.jd.com/12219342.html

本人收集整理的Python网络爬虫、数据采集、数据分析方面的材料，讲解了爬区百度贴吧，淘宝MM。
数据清洗，自然语言处理等方面的知识，材料很好，值得大家学习。

本人写的一个爬虫的小demo,可以成功爬取数据存储到本地，使用的话，改一下路径就可以了，爬取数据后，数据清洗，然后进行了简单的数据分析

Excel是数据分析中最常用的工具，本书通过Python与Excel的功能对比引见如何使用Python通过函数式编程完成Excel中的数据处理及分析工作。
在Python中pandas库用于数据处理，我们从1787页的pandas官网文档中总结出最常用的36个函数，通过这些函数引见如何通过Python完成数据生成和导入、数据清洗、预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作。

这些资源主要是用来对那些正在学习Spark特别是要做数据清洗，特征工程，大数据实时以及并行计算的人群有协助

本书适合有志于从事数据挖掘的初学者，需求的朋友可看看第一部分数据挖掘与机器学习数学基础3第一章机器学习的统计基础3第二章探索性数据分析（EDA）.11第二部分机器学习概述14第三章机器学习概述14第三部分监督学习---分类与回归16第四章KNN（k最邻近分类算法）16第五章决策树19第六章朴素贝叶斯分类29第七章Logistic回归.32第八章SVM支持向量机42第九章集成学习(EsembleLearning)43第十一章模型评估46第四部分非监督学习---聚类与关联分析50第十二章Kmeans聚类分析.50第十三章关联分析Apriori.52第十四章数据预处理之数据降维54第五部分Python数据预处理.57第十五章Python数据分析基础.57第十六章Python进行数据清洗.77第六部分数据结构与算法82第七部分SQL知识.86第八部分数据挖掘案例分析87案例一AJourneythroughTitanic597c770e.87案例二Analysisforairplane-crashes-since-190894案例三贷款预测问题98案例四KNN算法实现葡萄酒价格模型预测及交叉验证107

机械学习课程附带的程序练习，有很多简单的基础程序可供练习参考，自带鸢尾花数据等database

Pandas是什么？1、一个强大的分析结构化数据的工具集2、基础是NumPy，提供了高功能矩阵的运算3、应用在数学挖掘，数据分析。
比如，学生成绩分析，股票数据分析等4、提供数据清洗功能Pands数据结构，主要分为两种，Series和DataFrame1、类似一维数组的对象2、通过list构建Seriesser_obj=pd.Series(rang(10))3、由数据和索引组成索引在左，数据在右索引是自动创建的4、获取数据和索引5、预览数据(取前几个)ser_obj.head(n)6、通过索引获取数据7、索引与数据的对应关系仍保持在数组运算的结果中（过滤series中的数据）8、通过dict构建

1.ETL的定义：是数据抽取(Extract)、转换(Transform)、清洗(Cleansing)、装载(Load)的过程。
是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去；
2.常用的ETL工具：次要有三大主流工具，分别是Ascential公司的Datastage、Informatica公司的Powercenter、NCRTeradata公司的ETLAutomation.还有其他开源工具，如PDI(Kettle)等。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。