用傳統的電子表格來處理數據不僅效率低下，而且無法處理某些格式的數據，對于混亂或龐大的數據集更是束手無策。本書將教你如何利用語法簡單、容易上手的Python輕松處理數據。作者通過循序漸進的練習，詳細介紹如何有效地獲取、清洗、分析與呈現數據，如何將數據處理過程自動化，如何安排文件編輯與清洗任務，如何處理更大的數據集，以及如何利用獲取的數據來創作引人入勝的故事。學完本書，你的數據處理和分析能力將更上一層樓。

* 快速了解Python基本語法、數據類型和語言概念
* 概述數據的獲取與存儲方式
* 清洗數據并格式化，以消除數據集中的重復值與錯誤
* 學習何時對數據進行標準化，何時對數據清理進行測試并將其腳本化
* 使用Scrapy寫網絡爬蟲
* 利用新的Python庫和技術對數據集進行探索與分析
* 使用Python解決方案將整個數據處理過程自動化

“如果你一直感覺電子表格（甚至關系型數據庫）無法回答你想要提出的問題，或者除這些工具之外你準備進一步學習，那么這本書非常適合你。我一直在等待這本書的出現?！?/br>
——Derek Willis，ProPublica新聞應用開發者，OpenElections聯合創始人

“所有新手數據科學家、數據工程師或其他技術方面的數據專家都應該讀一讀這本實踐指南。數據處理領域正需要這樣一本書，真希望我第一次開始用Python處理數據時就能有它指導?！?/br>
——Tyrone Grandison博士，Proficiency Labs Intl. CEO

Jacqueline Kazil，數據科學家，資深軟件開發者?；鈐居赑ython軟件基金會、PyLadies等社區。曾參與美國總統創新伙伴項目，是美國政府技術組織18F的聯合創始人。曾擔任《華盛頓郵報》數據記者。

Katharine Jarmul，資深Python開發者，PyLadies聯合創始人。喜歡數據分析和獲取、網頁抓取、教人學習Python以及Unix，期望通過教育和培訓來促進Python和其他開源語言的多元化。

【譯者簡介】

張亮（hysic），畢業于北京大學物理學院，愛好機器學習和數據分析的核安全工程師。

呂家明，2016年畢業于哈爾濱工業大學，現就職于騰訊，從事搜索、Query分析等相關工作，熟悉大規模數據下的數據挖掘和機器學習實踐。