Python大数据与机器学习实战

随着整个社会信息化、智能化进程的发展，人工智能和大数据技术已成为IT行业的发展趋势，而技术的高速发展和需求的不断增加也产生了巨大的人才缺口。本书致力于系统地阐释Python大数据和机器学习技术，从数据的采集、存储、清洗，到建立模型、统计分析，最终用前端程序呈现给用户数据展示以及后台的系统服务支持。本书结合了Python数据工具使用、算法原理以及典型实例各个层面，希望读者通过阅读本书，少走弯路，以最小的学习成本获得最大的知识收益。

这是一本面向Python编程设计人员，旨在系统地阐释Python大数据和机器学习技术的书籍。书中详细讲解了Python数据处理方法，包括数据抓取、预处理、分析和建模等多个步骤，以及如何使用Pandas、NumPy、Matplotlib等工具进行数据处理和分析。 书中详细阐述了Python大数据开发入门知识，包括Python开发环境、基本语法、常见的问题和处理技巧，以及大数据开发的全流程。此外，还介绍了如何使用Docker等工具进行大数据开发。 在Pandas库数据操作基础方面，书中讲解了Pandas库在数据处理和分析中的应用，包括数据导入、导出，数据表的增删查改，以及简单的数据清洗、统计、聚合、分组、排序等。 在数据可视化工具的选择与使用方面，书中介绍了在Python中，用于数据可视化的三个常用工具：Matplotlib、Seaborn和PyEcharts，并讲解了如何使用这些工具进行数据可视化。 在文本文件读写方法方面，书中讲解了如何通过open函数打开和操作文本文件，包括写入和读取两种操作。 在数据清洗方法和处理过程方面，书中详细讲解了数据清洗的重要环节，包括对缺失值、异