Python数据预处理技术与实践-V2

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《Python数据预处理技术与实践》读书摘要

《Python数据预处理技术与实践》是一本专注于Python在数据预处理领域应用的书籍，由白宇超、唐俊、文著，清华大学出版社出版。

主要内容：

• 基础工具与环境：开篇介绍了Python在数据预处理中的重要性，以及相关的开发环境和工具，如NumPy、SciPy、Pandas等的安装与基本使用，让读者对数据处理的基础工具有清晰的认识。例如，详细讲解了NumPy数组的创建、运算，Pandas的Series和DataFrame数据结构及其操作，为后续的数据预处理操作奠定基础。

• 数据采集与存储：涵盖了多种数据采集方式，包括从网络爬虫获取数据、与数据库（如MySQL）的交互、JSON数据的处理以及文件的读写等。还介绍了不同数据存储格式的特点和适用场景，帮助读者根据实际需求选择合适的存储方式。例如，通过网络爬虫技术爬取网页内容，并将数据存储到本地文件或数据库中，以便后续分析处理。

• 中文分词与文本处理：针对中文文本数据，深入讲解了中文分词的方法和工具，如结巴分词等，以及文本特征提取、词频统计、文本向量化等技术。还涉及到文本清洗、去除停用词、自定义词典等操作，使读者能够有效地处理和分析中文文本数据。例如，使用结巴分词对一篇中文文章进行分词处理，并通过词频统计分析文章的主题和关键词。

• 数据预处理技术：详细介绍了数据预处理的各个环节，包括数据清洗（如处理缺失值、异常值、重复值等）、数据转换（如数据类型转换、标准化、归一化等）、数据集成（合并多个数据源的数据）、数据归约（如维度约简，包括PCA等技术）等。通过实际案例，展示了如何使用Python的相关库和函数来完成这些预处理任务，提高数据质量和分析效率。例如，使用Pandas处理数据中的缺失值，通过标准化方法将不同量级的数据进行归一化处理，以便后续的机器学习模型训练。

• 高级主题与应用：还涉及一些高级主题，如基于词向量的文本表示（如Word2Vec、Gensim等）、主题模型（如LDA）、文本分类（如使用XGBoost等算法）等，展示了数据预处理在实际机器学习和数据分析项目中的综合应用。例如，使用XGBoost算法对经过预处理的文本数据进行分类，预测文本的类别。

详细目录：

• 第1章 概述

• 1.1 Python数据预处理

• 1.1.1 什么是数据预处理

• 1.1.2 为什么要进行数据预处理

• 1.1.3 数据预处理的应用场景

• 1.1.4 数据预处理与数据科学工具

• 1.2 开发工具与环境安装

• 1.2.1 Anaconda介绍与安装

• 1.2.2 Subline Text介绍与安装

• 1.3 案例：第一个Python中文分词程序

• 1.3.1 案例介绍

• 1.3.2 安装结巴中文分词

• 1.3.3 案例代码

• 1.4 本章小结

• 第2章 Python科学计算工具

• 2.1 NumPy

• 2.1.1 NumPy的安装和特点

• 2.1.2 NumPy数组

• 2.1.3 NumPy的数学函数

• 2.1.4 NumPy线性代数运算

• 2.1.5 NumPy的IO操作

• 2.2 SciPy

• 2.2.1 SciPy的安装和特点

• 2.2.2 SciPy文件操作

• 2.2.3 SciPy插值

• 2.2.4 SciPy Ndimage

• 2.2.5 SciPy优化算法

• 2.3 Pandas

• 2.3.1 Pandas的安装和特点

• 2.3.2 Pandas的数据结构

• 2.3.3 Pandas的数据统计

• 2.3.4 Pandas缺失值处理

• 2.4 本章小结

• 第3章 数据采集与存储

• 3.1 数据采集与存储概述

• 3.1.1 数据采集的方式

• 3.1.2 数据存储的类型

• 3.2 网络数据采集

• 3.2.1 网络爬虫简介

• 3.2.2 非结构化数据采集

• 3.2.3 结构化数据采集

• 3.3 数据库存储与读取

• 3.3.1 MySQL数据库

• 3.3.2 安装MySQL与Navicat

• 3.3.3 MySQL存储数据

• 3.3.4 爬取数据以JSON格式存储

• 3.3.5 爬取数据以CSV格式存储

• 3.4 前置条件：Scrapy框架

• 3.4.1 Scrapy项目

• 3.4.2 Scrapy配置

• 3.5 本章小结

• 第4章 文本信息抽取

• 4.1 文本抽取概述

• 4.2 文本抽取工具：Pywin32

• 4.2.1 Pywin32的安装

• 4.2.2 抽取Word文档信息

• 4.2.3 抽取PDF文档信息

• 4.3 文本抽取工具：pdfminer

• 4.3.1 pdfminer的安装

• 4.3.2 抽取PDF文档信息

• 4.4 文本抽取工具：Tika

• 4.4.1 Tika的安装

• 4.4.2 抽取多种文档信息

• 4.5 案例：遍历文件夹抽取文本内容

• 4.5.1 案例介绍

• 4.5.2 遍历抽取新闻文本

• 4.6 本章小结

• 第5章 文本数据清洗

• 5.1 新闻语料的获取和文件

• 5.2 高效读取新闻文件

• 5.3 结巴中文分词

• 5.3.1 结巴分词的安装

• 5.3.2 结巴分词的基本操作

• 5.3.3 结巴分词的分词方法

• 5.3.4 结巴分词的特点

• 5.4 常见分词问题

• 5.4.1 中文分词的难点

• 5.4.2 解决分词歧义

• 5.5 中文分词实例

• 5.5.1 加载自定义词典

• 5.5.2 命名实体识别与词性标注

• 5.6 HanLP分词

• 5.6.1 HanLP的安装

• 5.6.2 HanLP分词操作

• 5.6.3 自定义停用词

• 5.6.4 以正则表达式对文本信息进行清洗

• 5.7 本章小结

• 第6章 中文分词技术

• 6.1 中文分词概述

• 6.1.1 中文分词的概念

• 6.1.2 中文分词的方法

• 6.2 结巴分词

• 6.2.1 结巴分词的安装

• 6.2.2 结巴分词的分词方法

• 6.2.3 结巴分词的特点

• 6.2.4 结巴分词的操作

• 6.3 自定义分词

• 6.3.1 自定义词典的构建

• 6.3.2 根据规则构建自定义停用词

• 6.4 本章小结

• 第7章 文本特征量化

• 7.1 文本特征量化概述

• 7.1.1 什么是文本特征量化

• 7.1.2 文本特征量化的作用

• 7.2 数据探索与预处理

• 7.2.1 加载数据

• 7.2.2 数据探索

• 7.2.3 数据预处理

• 7.3 基于词频的特征量化

• 7.3.1 词频统计

• 7.3.2 基于词频的特征表示

• 7.4 TF-IDF

• 7.4.1 TF-IDF的概念

• 7.4.2 TF-IDF的计算

• 7.4.3 TF-IDF的应用

• 7.5 词向量模型

• 7.5.1 词向量的概念

• 7.5.2 Word2Vec模型

• 7.5.3 Gensim库的使用

• 7.6 本章小结

• 第8章 文本分类

• 8.1 文本分类概述

• 8.1.1 文本分类的概念

• 8.1.2 文本分类的应用场景

• 8.2 分类算法介绍

• 8.2.1 朴素贝叶斯分类器

• 8.2.2 支持向量机（SVM）

• 8.2.3 决策树

• 8.3 文本分类流程

• 8.3.1 数据准备

• 8.3.2 特征提取

• 8.3.3 模型训练

• 8.3.4 模型评估

• 8.4 案例：基于朴素贝叶斯的文本分类

• 8.4.1 案例介绍

• 8.4.2 数据预处理

• 8.4.3 特征提取

• 8.4.4 模型训练与评估

• 8.5 本章小结

• 第9章 PCA降维

• 9.1 什么是PCA

• 9.1.1 PCA的概念

• 9.1.2 PCA的原理

• 9.2 PCA的应用

• 9.2.1 数据可视化

• 9.2.2 特征选择

• 9.3 PCA的实现

• 9.3.1 使用NumPy实现PCA

• 9.3.2 使用Scikit-learn实现PCA

• 9.4 案例：PCA在图像数据上的应用

• 9.4.1 案例介绍

• 9.4.2 数据加载与预处理

• 9.4.3 PCA降维

• 9.4.4 结果可视化

• 9.5 本章小结

• 第10章 数据可视化

• 10.1 Matplotlib简介

• 10.1.1 Matplotlib的安装

• 10.1.2 Matplotlib的基本用法

• 10.2 折线图

• 10.2.1 绘制简单折线图

• 10.2.2 自定义折线图样式

• 10.3 散点图

• 10.3.1 绘制散点图

• 10.3.2 散点图的应用场景

• 10.4 柱状图

• 10.4.1 绘制柱状图

• 10.4.2 堆叠柱状图和分组柱状图

• 10.5 直方图

• 10.5.1 绘制直方图

• 10.5.2 直方图的参数设置

• 10.6 饼图

• 10.6.1 绘制饼图

• 10.6.2 饼图的标签和百分比设置

• 10.7 本章小结

• 第11章 XGBoost分类器

• 11.1 XGBoost简介

• 11.1.1 XGBoost的特点

• 11.1.2 XGBoost的应用场景

• 11.2 XGBoost的安装

• 11.2.1 使用pip安装XGBoost

• 11.2.2 使用conda安装XGBoost

• 11.3 XGBoost的使用

• 11.3.1 数据准备

• 11.3.2 模型训练

• 11.3.3 模型评估

• 11.4 案例：使用XGBoost进行文本分类

• 11.4.1 案例介绍

• 11.4.2 数据预处理

• 11.4.3 特征提取

• 11.4.4 XGBoost模型训练与评估

• 11.5 本章小结

• 第12章 文本聚类

• 12.1 文本聚类概述

• 12.1.1 文本聚类的概念

• 12.1.2 文本聚类的应用场景

• 12.2 聚类算法介绍

• 12.2.1 K-Means聚类

• 12.2.2 层次聚类

• 12.3 文本聚类流程

• 12.3.1 数据准备

• 12.3.2 特征提取

• 12.3.3 模型训练

• 12.3.4 模型评估

• 12.4 案例：基于K-Means的文本聚类

• 12.4.1 案例介绍

• 12.4.2 数据预处理

• 12.4.3 特征提取

• 12.4.4 K-Means模型训练与评估

• 12.5 本章小结

• 参考文献

这本书系统地介绍了Python在数据预处理中的各种技术和方法，从基础工具到实际应用，涵盖了数据采集、存储、清洗、特征提取、可视化等多个方面，通过丰富的案例和详细的代码示例，帮助读者掌握数据预处理的核心技能，为后续的数据分析和机器学习项目打下坚实的基础。无论是初学者还是有一定经验的数据从业者，都能从本书中获得实用的知识和技巧。