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数据科学入门的数据获取完整指南从公开数据集到 API 与清洗校验的实操教程【免费下载链接】Data-Science-For-Beginners10 Weeks, 20 Lessons, Data Science for All!项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/da/Data-Science-For-Beginners做数据科学最难开口的往往不是怎么分析而是数据从哪来。本文基于微软开源课程 Data-Science-For-Beginners10 周、20 节的数据科学入门课把数据采集这件事拆成三个你会真实遇到的问题手上没有数据、手里的数据不够新、想要的数据根本找不到源头并针对每种情况给出可落地的取数方式和配套工具最后附上一份到手后必做的校验清单。没有数据先用仓库里现成的公开数据集跑通全流程公开数据集是新手最稳的起点——你不需要申请、不需要写爬虫直接下载就能开工。本仓库的 data/ 目录就是这样一个数据集市涵盖了几个经典练习场景流行病学data/COVID/ 下按国家记录了确诊、死亡、治愈三类时间序列是练习时间序列分析的现成素材生物分类birds.csv 记录了鸟类的长度、体重、翼展与保护级别适合做分组统计医学体检diabetes.tsv 是糖尿病前期人群的体检指标表文本特征emails.csv 把邮件拆成了词频矩阵是文本分析的入门样本。把这类 CSV/TSV 文件装进 Pandas 只需一行这也是课程 examples/ 目录里第一个示例的核心操作import pandas as pd df pd.read_csv(data/birds.csv)从 Excel 电子表格导出如果数据已经躺在 Excel 或 Google 表格里报表、财务数据最常见直接以 CSV 或 xlsx 格式导出即可。课程第 6 节 2-Working-With-Data/06-non-relational/ 专门讲了电子表格的工作簿、公式与函数结构并附带一份 CocaColaCo.xlsx 练习文件先用表格完成计算再导出给分析脚本使用这是人肉取数的典型路径。从 SQLite 数据库直接查询导出数据若存在数据库里最省事的方式是用 SQL 查完直接导出。课程第 5 节 2-Working-With-Data/05-relational-databases/ 提供了一份 airports.db 练习库包含城市与机场两张表正好用来练JOINimport sqlite3 conn sqlite3.connect(2-Working-With-Data/05-relational-databases/airports.db) df pd.read_sql_query(SELECT city, name FROM Cities JOIN Airports USING (id), conn)结论先行优先查完再导出而不是把整张表搬出来——在数据库侧过滤网络传输和本地内存都省一截。数据不够新用 API 把实时数据接进来公开数据集的软肋是时效——疫情数据、股价、推文隔天就旧了。这类场景的标准解法是调用第三方服务的API应用程序接口可以理解为对方预留的一个数据窗口你发请求它回结构化数据。课程的 2-Working-With-Data/07-python/ 第 7 节给出了两条真实案例线社交媒体第 6 节展示了一条用 Twitter API 拉取的推文记录返回的 JSON 几乎可以原样写进文档型数据库见 TwitterData.json云端智能服务调用 Azure 认知服务做文本情感分析、用 Face API 从图片里读出人脸的年龄与情绪——这些能力都以 SDK 形式暴露在 Python 里一行requests或 SDK 调用就是一次数据采集。没有 API 时网页爬取作为备选目标网站不提供接口时才轮到爬虫登场。用 Python 的 BeautifulSoup 解析静态页面、用 Scrapy 搭建批量抓取框架是社区里最通用的两件套。两点提醒先看网站是否提供下载数据或公开 API爬取是最后选项遵守对方的使用条款和 robots 协议控制抓取频率别把人家服务器打挂。爬回来的是原始 HTML记得先用 Pandas 整理成表再进入分析流程。数据找不到源头问卷、传感器与合成数据兜底有些课题的数据压根不存在于任何公开渠道——比如你只想了解自己用户的满意度。这时要换思路自己动手造数据或采数据表单问卷最朴素的人工采集。课程第 8 节 2-Working-With-Data/08-data-preparation/ 的练习就是一次真实的脏数据审计客户用 一个小表单 收集数据结果得到一份含脏数据的 form.csv你的任务是找出采集环节的漏洞。它的启发是设计表单时把校验做在前面选项限定、必填校验远好过后端清洗传感器与物联网环境、设备类数据由传感器持续上报通常以 JSON 或时序流的形式落库。拿到手后按时间戳 读数整理就能和课程里 COVID 时间序列的玩法完全通用合成数据真实数据量不够、或涉密时可以用代码按合理分布生成模拟数据。第 7 节笔记里那段冰淇淋日销量就是典型示范——用numpy生成 90 天的随机销量序列足够你练完时间序列的绘图、重采样全部功能。合成数据的价值常被低估它让你在拿到真实数据之前先把分析代码跑通真实数据一到就能无缝替换。数据到手后先校验缺失、重复与格式三道关不管数据是下载的、调 API 来的还是问卷收的进分析前都该过一遍质量关。第 8 节总结的清洗目标可以浓缩成三步看全貌df.info()和df.head()先确认行数、列类型有没有意外查缺失与重复用isnull()定位空缺用duplicated()找重复行——决定是补值fillna还是删除dropna统格式日期、金额、空格的写法必须全表一致否则后续两个数据集合并时会对不上。一句话记忆数据质量问题的代价永远是分析完之后才暴露所以校验必须前置。下一步一条按难度递进的学习路径不用贪多按这个顺序走即可零代码打开 examples/ 从01_hello_world_data_science.py跑到05_real_world_example.py先建立读数据→分析→画图的完整手感轻度脚本跟着第 5、6 节写完 SQL 查询和表格导出把 airports.db 的四道练习题做完自动化流水线进阶到第 7 节把 COVID 时间序列和论文元数据两个 notebook 完整执行一遍体会采集→清洗→分析的全链路。需要本地跑完整课程的话用git clone --filterblob:none --sparse https://gitcode.com/GitHub_Trending/da/Data-Science-For-Beginners再稀疏检出可以跳过庞大的多语言翻译目录下载快很多。取数能力没有终点但起点很简单先让一份真实数据在你手里跑起来。【免费下载链接】Data-Science-For-Beginners10 Weeks, 20 Lessons, Data Science for All!项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/da/Data-Science-For-Beginners创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 数据科学入门的数据获取完整指南：从公开数据集到 API 与清洗校验的实操教程
数据科学入门的数据获取完整指南从公开数据集到 API 与清洗校验的实操教程【免费下载链接】Data-Science-For-Beginners10 Weeks, 20 Lessons, Data Science for All!项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/da/Data-Science-For-Beginners做数据科学最难开口的往往不是怎么分析而是数据从哪来。本文基于微软开源课程 Data-Science-For-Beginners10 周、20 节的数据科学入门课把数据采集这件事拆成三个你会真实遇到的问题手上没有数据、手里的数据不够新、想要的数据根本找不到源头并针对每种情况给出可落地的取数方式和配套工具最后附上一份到手后必做的校验清单。没有数据先用仓库里现成的公开数据集跑通全流程公开数据集是新手最稳的起点——你不需要申请、不需要写爬虫直接下载就能开工。本仓库的 data/ 目录就是这样一个数据集市涵盖了几个经典练习场景流行病学data/COVID/ 下按国家记录了确诊、死亡、治愈三类时间序列是练习时间序列分析的现成素材生物分类birds.csv 记录了鸟类的长度、体重、翼展与保护级别适合做分组统计医学体检diabetes.tsv 是糖尿病前期人群的体检指标表文本特征emails.csv 把邮件拆成了词频矩阵是文本分析的入门样本。把这类 CSV/TSV 文件装进 Pandas 只需一行这也是课程 examples/ 目录里第一个示例的核心操作import pandas as pd df pd.read_csv(data/birds.csv)从 Excel 电子表格导出如果数据已经躺在 Excel 或 Google 表格里报表、财务数据最常见直接以 CSV 或 xlsx 格式导出即可。课程第 6 节 2-Working-With-Data/06-non-relational/ 专门讲了电子表格的工作簿、公式与函数结构并附带一份 CocaColaCo.xlsx 练习文件先用表格完成计算再导出给分析脚本使用这是人肉取数的典型路径。从 SQLite 数据库直接查询导出数据若存在数据库里最省事的方式是用 SQL 查完直接导出。课程第 5 节 2-Working-With-Data/05-relational-databases/ 提供了一份 airports.db 练习库包含城市与机场两张表正好用来练JOINimport sqlite3 conn sqlite3.connect(2-Working-With-Data/05-relational-databases/airports.db) df pd.read_sql_query(SELECT city, name FROM Cities JOIN Airports USING (id), conn)结论先行优先查完再导出而不是把整张表搬出来——在数据库侧过滤网络传输和本地内存都省一截。数据不够新用 API 把实时数据接进来公开数据集的软肋是时效——疫情数据、股价、推文隔天就旧了。这类场景的标准解法是调用第三方服务的API应用程序接口可以理解为对方预留的一个数据窗口你发请求它回结构化数据。课程的 2-Working-With-Data/07-python/ 第 7 节给出了两条真实案例线社交媒体第 6 节展示了一条用 Twitter API 拉取的推文记录返回的 JSON 几乎可以原样写进文档型数据库见 TwitterData.json云端智能服务调用 Azure 认知服务做文本情感分析、用 Face API 从图片里读出人脸的年龄与情绪——这些能力都以 SDK 形式暴露在 Python 里一行requests或 SDK 调用就是一次数据采集。没有 API 时网页爬取作为备选目标网站不提供接口时才轮到爬虫登场。用 Python 的 BeautifulSoup 解析静态页面、用 Scrapy 搭建批量抓取框架是社区里最通用的两件套。两点提醒先看网站是否提供下载数据或公开 API爬取是最后选项遵守对方的使用条款和 robots 协议控制抓取频率别把人家服务器打挂。爬回来的是原始 HTML记得先用 Pandas 整理成表再进入分析流程。数据找不到源头问卷、传感器与合成数据兜底有些课题的数据压根不存在于任何公开渠道——比如你只想了解自己用户的满意度。这时要换思路自己动手造数据或采数据表单问卷最朴素的人工采集。课程第 8 节 2-Working-With-Data/08-data-preparation/ 的练习就是一次真实的脏数据审计客户用 一个小表单 收集数据结果得到一份含脏数据的 form.csv你的任务是找出采集环节的漏洞。它的启发是设计表单时把校验做在前面选项限定、必填校验远好过后端清洗传感器与物联网环境、设备类数据由传感器持续上报通常以 JSON 或时序流的形式落库。拿到手后按时间戳 读数整理就能和课程里 COVID 时间序列的玩法完全通用合成数据真实数据量不够、或涉密时可以用代码按合理分布生成模拟数据。第 7 节笔记里那段冰淇淋日销量就是典型示范——用numpy生成 90 天的随机销量序列足够你练完时间序列的绘图、重采样全部功能。合成数据的价值常被低估它让你在拿到真实数据之前先把分析代码跑通真实数据一到就能无缝替换。数据到手后先校验缺失、重复与格式三道关不管数据是下载的、调 API 来的还是问卷收的进分析前都该过一遍质量关。第 8 节总结的清洗目标可以浓缩成三步看全貌df.info()和df.head()先确认行数、列类型有没有意外查缺失与重复用isnull()定位空缺用duplicated()找重复行——决定是补值fillna还是删除dropna统格式日期、金额、空格的写法必须全表一致否则后续两个数据集合并时会对不上。一句话记忆数据质量问题的代价永远是分析完之后才暴露所以校验必须前置。下一步一条按难度递进的学习路径不用贪多按这个顺序走即可零代码打开 examples/ 从01_hello_world_data_science.py跑到05_real_world_example.py先建立读数据→分析→画图的完整手感轻度脚本跟着第 5、6 节写完 SQL 查询和表格导出把 airports.db 的四道练习题做完自动化流水线进阶到第 7 节把 COVID 时间序列和论文元数据两个 notebook 完整执行一遍体会采集→清洗→分析的全链路。需要本地跑完整课程的话用git clone --filterblob:none --sparse https://gitcode.com/GitHub_Trending/da/Data-Science-For-Beginners再稀疏检出可以跳过庞大的多语言翻译目录下载快很多。取数能力没有终点但起点很简单先让一份真实数据在你手里跑起来。【免费下载链接】Data-Science-For-Beginners10 Weeks, 20 Lessons, Data Science for All!项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/da/Data-Science-For-Beginners创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考