Hands-On Data Preprocessing in Python 使用教程

Hands-On Data Preprocessing in Python 使用教程

Hands-On-Data-Preprocessing-in-Python Hands-On Data Preprocessing in Python, published by Packt 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/Hands-On-Data-Preprocessing-in-Python

1. 项目介绍

《Hands-On Data Preprocessing in Python》是一本由Packt出版社出版的书籍，其配套的代码仓库包含了书中所有示例和练习的代码。数据预处理是数据分析和机器学习领域的重要步骤，本书旨在帮助读者理解和掌握使用Python进行数据预处理的方法和技巧。书中涵盖了从数据抽取、数据清洗到数据转换等一系列预处理步骤，适用于有一定Python基础的数据分析师、业务智能专业人士、工程类本科生以及数据爱好者。

2. 项目快速启动

要开始使用本项目，您需要先安装Python环境，并确保安装了Jupyter Notebook以便于运行示例代码。

安装Python和Jupyter Notebook

如果您尚未安装Python和Jupyter Notebook，可以通过以下命令进行安装：

pip install python
pip install notebook

克隆项目仓库

通过以下命令克隆项目仓库到本地：

git clone https://github.com/PacktPublishing/Hands-On-Data-Preprocessing-in-Python.git

运行示例代码

进入项目目录，您可以看到代码被组织在各个章节的文件夹中。例如，要运行第2章的代码，可以进入Chapter02文件夹，并在Jupyter Notebook中打开对应的.ipynb文件。

cd Hands-On-Data-Preprocessing-in-Python/Chapter02
jupyter notebook

3. 应用案例和最佳实践

在本书的各个章节中，读者可以找到大量的数据预处理案例，以下是一些应用案例和最佳实践的摘要：

• 数据可视化：使用matplotlib和seaborn库进行数据探索和可视化。
• 数据清洗：处理缺失数据、异常值和数据类型转换。
• 特征工程：提取特征，创建新的特征，以及特征选择。
• 数据集成：合并来自不同来源的数据集，解决数据不一致问题。

4. 典型生态项目

《Hands-On Data Preprocessing in Python》的生态项目包括了与数据预处理相关的各种开源项目，例如：

• Pandas：强大的数据分析库，用于数据处理和清洗。
• NumPy：科学计算的基础库，提供多维数组对象和一系列数学函数。
• Matplotlib和Seaborn：数据可视化库，用于创建统计图表。

通过学习这些典型生态项目，读者可以更好地理解数据预处理在真实世界应用中的重要性。

Hands-On-Data-Preprocessing-in-Python Hands-On Data Preprocessing in Python, published by Packt 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/Hands-On-Data-Preprocessing-in-Python