1、利用 Python 进行数据整理：从新手到专家

利用 Python 进行数据整理：从新手到专家

一、Python 助力数据整理

在当今数据驱动的时代，数据整理变得至关重要。Python 凭借其简洁的语法和快速的启动速度，成为了数据整理的得力工具。想象一下，你每周都要执行一项手动任务，比如将多个来源的数据复制粘贴到一个电子表格中进行处理，这可能每周会花费你一两个小时。但当你使用 Python 自动化和脚本化这个任务后，处理时间可能只需要 30 秒！这不仅为你节省了时间，还能让你有更多精力去做其他事情或自动化更多流程。

二、适合阅读的人群

如果您想探索超越桌面工具的数据整理方法，那么 Python 是一个很好的选择。对于擅长 Excel 并希望将数据分析提升到新高度的人来说，Python 可以帮助您实现这一目标。此外，如果您来自其他编程语言，并且想为了数据整理而开始学习 Python，也会发现 Python 非常有用。

不过，如果您是经验丰富的 Python 程序员，已经知道使用哪些库和技术进行数据整理，那么可能这本书不太适合您。但如果您是缺乏数据分析能力的 Web 语言（如 PHP、JavaScript）的开发者，Python 可以通过数据整理教您学习这门语言。

三、本书结构与数据整理流程

本书的结构遵循了一个典型数据分析项目的生命周期，从提出问题开始，然后进行数据采集、清洗、探索、交流数据发现、处理更大的数据集，最后实现自动化。这个过程让您从简单的问题逐步过渡到更复杂的问题和调查。

在深入学习高级数据采集技术之前，我们会先介绍交流数据发现的基本方法。如果某些章节的内容对您来说并不陌生，您可以将本书用作参考，或跳过熟悉的部分。但建议您大致浏览