3、Python数据处理入门：示例与实践

Python数据处理入门：示例与实践

1. 相关概念介绍

在深入数据处理之前，先了解两个重要概念：
- 伪代码（Pseudocode） ：它是对算法或过程的一种类代码描述，但可能并非实际有效的源代码。伪代码可以帮助我们在不涉及具体编程语言细节的情况下，清晰地表达算法的逻辑。
- 语法糖（Syntactic sugar） ：这是一种编程语法，它不会为程序添加新的功能，但能让代码编写更加方便或简洁，提高编程效率。

2. 数据处理任务分类

使用Python进行数据处理时，常见的任务大致可分为以下几类：
- 与外部世界交互 ：涉及使用各种文件格式和数据库进行读写操作。
- 数据准备 ：包括数据清洗、整理、合并、规范化、重塑、切片和转换等操作，为后续分析做准备。
- 数据转换 ：对数据集应用数学和统计运算，以得到新的数据集。例如，按分组变量对大表进行聚合。
- 建模与计算 ：将数据与统计模型、机器学习算法或其他计算工具相结合。
- 数据呈现 ：创建交互式或静态的图形可视化效果，或者生成文本摘要。

3. 1.usa.gov数据示例

在2011年，URL缩短服务bit.ly与美国政府网站usa.gov合作，提供了从缩短以.gov或.mil结尾链接的用户那里收集的匿名数据。除了实时数据流，还可以下载每小时的快照文本文件