资源介绍
、清洗、探索与转换（第二版） (英文版电子书）
电子书格式: pdf
在数据驱动的时代，数据可视化已成为挖掘数据价值、传递信息的核心手段。本书聚焦 Python 与 JavaScript 两大主流编程语言，构建了一套从数据获取到可视化呈现的完整工作流，专为需要处理和展示数据的开发者、分析师及数据爱好者打造。
全书以 “跨语言协作” 为核心特色，打破单一语言的局限 —— 即使你仅精通其中一种语言，也能通过书中梳理的语法共性与差异，快速搭建起另一门语言的学习桥梁。Python 凭借强大的数据处理库擅长后端数据抓取、清洗与分析，JavaScript 则在网页端可视化呈现上具备天然优势，二者的结合让数据可视化工作既高效又灵活。
内容结构由浅入深、层层递进：开篇先对比 Python 与 JavaScript 的核心语法、数据结构、函数特性等关键差异，帮助读者快速实现跨语言切换；随后详解数据读写技巧，涵盖 JSON、CSV、Excel 等常用文件格式，以及 SQL、MongoDB 等数据库的交互方法；核心章节聚焦网络数据获取，从基础的 requests 库使用、API 调用，到进阶的 BeautifulSoup 轻量级爬虫与 Scrapy 重量级爬虫开发，完整覆盖静态数据抓取与动态页面解析，同时强调爬虫开发中的合规性与礼仪，提醒读者尊重网站规则、避免过度请求。
数据处理环节围绕 NumPy 与 Pandas 展开，前者提供高效的数组运算支持，后者则专注于表格数据的清洗、转换与探索，书中通过实际案例演示缺失值处理、重复数据剔除、日期格式标准化等关键技巧。可视化部分兼顾探索性分析与展示性呈现，介绍 Matplotlib 与 Seaborn 的静态图表绘制，为后续网页端动态可视化打下基础。
书中贯穿诺贝尔物理学奖、气候数据等真实案例，将技术知识点与实际应用场景深度结合，使读者能够边学边练。无论是需要从网页抓取数据进行分析，还是希望将处理后的数据集转化为直观的网页可视化图表，本书都能提供清晰的操作指南与最佳实践。通过学习，读者将掌握一套 “抓取 - 清洗 - 探索 - 可视化” 的全流程工具链，具备独立处理复杂数据可视化项目的能力。Data Visualization with Python and JavaScript