Визуализация данных с помощью Python и JavaScript: Анализ и преобразование данных. 2 изд

Предисловие....11

Второе издание....15

Принятые в книге обозначения....16

Использование примеров кода....17

Благодарности....18

Введение....19

Для кого эта книга?....20

Почему именно Python и JavaScript?....23

Чему вы научитесь....26

Предварительные сведения....27

Тулчейн для визуализации данных....28

Как пользоваться этой книгой....31

Немного контекста....32

Резюме....34

Рекомендуемые книги....35

Раздел I. Базовый пакет инструментов....36

Глава 1. Подготовка окружения....37

Сопутствующий код....37

Python....37

Установка дополнительных библиотек....38

JavaScript....40

Базы данных....42

Интегрированная среда разработки....44

Резюме....45

Глава 2. Обучающий мостик между Python и JavaScript....46

Сходство и различия....46

Взаимодействие с кодом....47

Строим мост....50

Примеры различий....78

Шпаргалка....91

Резюме....93

Глава 3. Чтение и запись данных с помощью Python....95

Просто ли это?....95

Передача данных....96

Работа с системными файлами....97

CSV, TSV и табличные форматы данных....98

JSON....101

SQL....106

MongoDB....117

Работа с датами, временем и сложными типами данных....123

Резюме....124

Глава 4. Основы веб-разработки....126

Общая картина....126

Одностраничные приложения....127

Настройка инструментов....127

Создание веб-страницы....131

Chrome DevTools....141

Базовая страница с плейсхолдерами....143

Позиционирование и изменение размера контейнеров с помощью Flex....147

Масштабируемая векторная графика....156

Резюме....170

Раздел II. Получение данных....172

Глава 5. Получение данных из интернета с помощью Python....174

Получение данных из интернета с помощью библиотеки Requests....174

Получение файлов данных с помощью Requests....175

Использование Python для получения данных через web API....178

Доступ к web API с помощью библиотек....184

Скрейпинг данных....190

Получение объекта Beaut ifulSoup....192

Выбор тегов....193

Резюме....203

Глава 6. Эффективный скрейпинг с помощью Scrapy....204

Установка Scrapy....205

Постановка целей....206

Работа с XPath в Scrapy....208

Первый паук Scrapy....215

Скрейпинг биографических страниц лауреатов....222

Цепочка запросов и извлечение данных....225

Конвейеры Scrapy....230

Скрейпинг текста и изображений с помощью конвейера....232

Резюме....240

Раздел III. Очистка и исследование данных с помощью Pandas....242

Глава 7. Введение в NumPy....244

Массив NumPy....245

Создание функций для работы с массивами....252

Резюме....254

Глава 8. Знакомство с библиотекой pandas....255

Почему pandas оптимальна для визуализации данных....255

Зачем разработали pandas....255

Классификация данных и измерения....256

DataFrame....257

Создание и сохранение структур DataFrame....262

Создание DataFrame из Series....273

Резюме....276

Глава 9. Очистка данных с помощью pandas....277

Чистая правда о грязных данных....277

Проверка качества данных....279

Индексы и отбор данных с помощью pandas....283

Очистка данных....287

Полная функция для очистки данных....307

Добавление столбца born_in....308

Сохранение очищенных наборов данных....313

Резюме....314

Глава 10. Визуализация данных с помощью Matplotlib....315

Pyplot и объектно-ориентированная библиотека Matplotlib....315

Запуск интерактивной сессии....316

Создание интерактивных графиков с помощью глобального состояния pyplot....317

Фигуры и объектно-ориентированная Matplotlib....323

Типы графиков....328

Seaborn....337

Резюме....346

Глава 11. Анализ данных с помощью pandas....348

Начало исследования....349

Построение графиков с помощью pandas....351

Гендерные диспропорции....353

Национальные тренды....361

Возраст и ожидаемая продолжительность жизни лауреатов....374

Нобелевская диаспора....381

Резюме....383

Раздел IV. Передача данных....384

Глава 12. Передача данных....386

Передача данных....387

Доставка файлов данных....392

Динамическое обновление данных с помощью Flask API....397

Использование динамической или статической доставки....399

Резюме....400

Глава 13. RESTful Data с помощью Flask....401

Инструменты для работы с RESTful....401

Создание базы данных....402

Flask RESTful для работы с данными....403

Добавление маршрутов RESTful API....406

Расширение API с помощью MethodView....412

Пагинация возвращаемых данных....415

Удаленное развертывание API на Heroku....419

Резюме....423

Раздел V. Визуализация данных с помощью D3 и Plotly....424

Глава 14. Перенос диаграмм в интернет с помощью Matplotlib и Plotly....426

Создание статических диаграмм с помощью Matplotlib....426

Построение диаграмм с помощью Plotly....431

Из Notebook в веб-формат с помощью Plotly....445

Создание нативных JavaScript-диаграмм с помощью Plotly....449

Интерактивная визуализация Plotly с помощью JavaScript и HTML....455

Резюме....460

Глава 15. Разработка концепции визуализации Нобелевской премии....461

Для кого эта визуализация?....461

Выбор визуальных элементов....462

Строка меню....463

Распределение премии по годам....464

Карта, показывающая выборку стран нобелевских лауреатов....465

Столбчатая диаграмма, показывающая количество лауреатов по странам....466

Список выбранных лауреатов....467

Визуализация целиком....469

Резюме....470

Глава 16. Создание визуализации....471

Предварительные сведения....472

HTML-каркас....474

Стили CSS....478

Движок JavaScript....482

Запуск приложения для визуализации данных о нобелевских лауреатах....497

Резюме....498

Глава 17. Введение в D3 на примере столбчатой диаграммы....499

Формулирование задачи....500

Работа с выборкой....500

Добавление элементов DOM....504

Использование D3....511

Шкалы в D3: от данных к их визуальному представлению....511

Привязка данных к элементам DOM главное преимущество D3....517

Обновление DOM при изменении данных....517

Сборка столбчатой диаграммы....521

Оси и метки....524

Переходы....530

Резюме....535

Глава 18. Визуализация отдельных премий....536

Создание структуры....536

Шкалы....537

Оси....538

Метки номинаций....539

Вложенные данные....541

Добавление лауреатов с помощью вложенных объединений данных....544

Добавим немного блеска!....548

Резюме....550

Глава 19. Картографирование с помощью D3....551

Доступные карты....551

Форматы данных для картографирования в D3....552

Библиотека D3-geo, проекции и пути....557

Соединение элементов воедино....563

Обновление карты....566

Добавление индикаторов показателей....570

Готовая карта....573

Создание простой всплывающей подсказки....574

Резюме....579

Глава 20. Визуализация данных отдельных лауреатов....580

Создание списка лауреатов....581

Создание биографического блока....585

Резюме....588

Глава 21. Строка меню....590

Создание HTML-элементов с помощью D3....591

Создание строки меню....591

Резюме....602

Глава 22. Заключение....603

Подведение итогов....603

Дальнейшее развитие....606

Заключительные замечания....608

Приложение А. Паттерн enterexit библиотеки D3....609

Метод enter....610

Доступ к привязанным данным....614

Об авторе....617

Послесловие....618

Алфавитный указатель....619

Практическое руководство по визуализации данных с помощью Python и JavaScript. Автор показывает полный цикл работы — от сбора и обработки данных до их представления в браузере.

Книга адресована разработчикам, аналитикам и специалистам по данным, желающим освоить инструменты и подходы, которые позволяют превращать цифры в наглядные и интерактивные визуализации.