本书是一本关于Python数据整理和数据质量的实用指南，主要介绍了如何使用Python进行数据清洗、转换和整合，以及如何确保数据的准确性和一致性。本书涵盖了数据整理基础、数据清洗、数据转换、数据整合、数据质量检查和数据可视化等内容。通过丰富的实例和代码示例，读者可以掌握Python数据整理和数据分析的相关技能。无论你是数据分析师、数据科学家还是其他领域的数据从业者，本书都不仅能够帮助你提高工作效率，还能够让你更好地理解和应用数据科学相关的知识和技能。

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计算机\程序设计

数据无处不在，它们蕴含着独特的信息和有价值的故事，本书将帮助你发掘它们。无论你已经开始处理数据，还是想要学习如何处理数据，都能通过本书中的示例与技术，学会更好地清洗、评估并分析数据，以形成有意义的洞见，并制作出有说服力的可视化图表。
作者既讲解了基本概念，也给出了专业建议，并且提供了相应的资源来帮助大家学会提取、评估并分析各种数据源和数据格式。另外，作者还讲解了相应的工具，让你能够有效地与他人交流，让对方了解自己通过分析这些数据所得到的观点。本书没有艰深的术语，适合各种水平的数据从业者阅读，无论你是纯粹的新手还是有经验的专业人士，都可以通过本书学会如何驾驭数据。
通过学习本书，你将：
? 使用Python 3.8以上的版本读写和转换各种来源的数据。
? 理解并使用基本的Python编程技术来处理大规模的数据。
? 使用各种经验法则来组织代码的结构并为其撰写文档。
? 从结构化数据文件、网页和API中收集数据。
? 执行基本的统计分析，以便从数据集中得出有意义的结论。
? 用清晰且具有说服力的方式可视化和展示数据。
“ Susan E. McGregor给各种水平的学生都讲授过数据新闻学，她的经验在本书中很好地展示了出来。她通过各种现实示例，详细告诉大家如何用切实可行的方式获取、审查和分析数据。”
——Joanna S. Kao
　 《金融时报》视觉与
数据新闻团队技术主管
Susan E. McGregor是哥伦比亚大学数据科学研究所的研究员，也是该研究所数据、媒体和社会中心的联合主管。十多年来，她一直在向非理工科的专业人士、研究生及本科生讲授编程与数据分析课程，并不断完善自己的教学方式。