《Python数据预处理技术与实践》读书摘要

一、主要内容摘要

《Python数据预处理技术与实践》是一本专注于使用Python进行数据预处理的技术书籍。数据预处理在大数据和人工智能领域至关重要，它是在进行数据分析和模型构建之前对原始数据进行清理、转换和准备的过程。

书中首先介绍了数据预处理的基本概念，包括什么是数据预处理、为什么要进行数据预处理以及数据预处理的工作流程和应用场景。接着详细阐述了开发环境的搭建，如Anaconda的介绍与安装，Sublime Text的使用等。

在工具方面，涵盖了Python科学计算工具包，包括NumPy、SciPy和Pandas。这些章节详细讲解了它们的安装、特点、数据结构、数学函数、线性代数运算、文件操作等内容。例如，NumPy的数组操作，Pandas的数据统计和处理缺失值等。

书中还深入探讨了数据采集与存储，介绍了网络数据采集的方法和策略。针对文本信息处理，有文本信息抽取、读取、中文分词技术、特征向量化、Gensim文本特征向量化等内容。例如，如何对中文文本进行分词处理，以及如何将文本转化为计算机能够处理的向量形式。

在数据清洗方面，包括正则表达式清洗文本信息、网页数据清洗和文本批量清洗等操作。对于数据转换，介绍了数据集成、数据变换和数据归约等技术。此外，还涉及可视化技术，如Matplotlib的绘图操作。

最后，书中还讲解了XGBoost在新闻文本分类中的应用，展示了数据预处理在实际项目中的应用。

二、详细目录

• 第1章 概述

• 1.1 Python数据预处理

• 1.2 开发工具与环境

• 1.3 实战案例：第一个中文分词程序

• 第2章 Python科学计算工具

• 2.1 NumPy

• 2.2 SciPy

• 2.3 Pandas

• 第3章 数据采集与存储

• 3.1 网络数据采集

• 3.2 数据存储

• 第4章 文本信息抽取与读取

• 4.1 文本信息抽取

• 4.2 不同格式的文本信息读取

• 第5章 数据清洗

• 5.1 正则表达式清洗文本信息

• 5.2 网页数据清洗

• 5.3 文本批量清洗

• 第6章 中文分词技术

• 6.1 中文分词简介

• 6.2 结巴中文分词工具

• 6.3 HanLP中文分词工具

• 第7章 特征向量化

• 7.1 特征向量化基础

• 7.2 基于Gensim的文本特征向量化

• 第8章 数据可视化

• 8.1 Matplotlib基础

• 8.2 绘制折线图、散点图和直方图

• 第9章 PCA降维技术

• 9.1 PCA技术原理

• 9.2 PCA应用案例

• 第10章 XGBoost算法

• 10.1 XGBoost基础

• 10.2 XGBoost应用案例

• 第11章 文本分类应用

• 11.1 文本分类原理

• 11.2 基于XGBoost的新闻文本分类

• 第12章 总结与展望

• 12.1 数据预处理总结

• 12.2 未来发展方向