2020年3月第1版第1次印刷

勘误

前言

• 位置：第1自然段，第2行
• 原文：另外，数据科学业界中还流传着另一句话：
• 修改为：另外，数据科学业界中还流传着另一句话：
• 说明：去掉原文中的“另外”和“中”

第003页

• 位置：正文，第5自然段，第5行
• 原文：各环节之间不仅前后衔接，而且还可能循环往复。
• 修改为：各环节之间不仅前后衔接，而且还可能循环往复。
• 说明：去掉原文中的“而且”。

第014页

• 位置：正文，第3自然段。
• 原文：⑫的作用是……。注意，这一句必须在且只能在代码块的第1行。
• 修改为：⑫的作用是……。注意，这一句必须在且只能在代码块的第1行。
• 说明：删除“注意……”这一句。

第015页

• 位置：正文，倒数第1段，倒数第1行
• 原文：⑰是惰性操作，……，直到执行后续操作。
• 修改为：⑰是惰性操作，……，直到执行后续操作。
• 说明：原文所示的那一句删除。

第038页

• 位置：代码段，In[9]，第2行
• 原文：tdatas.to_csv("./chapter01/movies.csv")
• 修改为：datas.to_csv("./chapter01/movies.csv")
• 说明：原文中，在datas前面的字母 t 应该去掉

第042页

• 位置：动手练习，第1题，整个题目进行修改。
• 修改为：在网上找到一个可用于读取数据的API，练习通过API读取数据。
• 说明：原文中的题目，因为API失效，不能使用，所以将题目内容更改。

修订

第009页

• 说明：在正文倒数第1段之前，即“下面就使用这个函数读取Excel文件的数据”此段落之前，插入如下内容

  为了顺利使用pd.read_excel函数，先安装两个操作Excel文件常用的第三方包：xlrd、openpyxl。

第029页

• 说明：在第一段代码之后，在“建议读者在上述基础上，……”这段之前，增加下述内容。

利用read_sql_query函数，能够对数据库表直接使用SQL语句。此外，Pandas中还有一个名为read_sql的函数，它是对函数read_sql_query和read_sql_table的高级封装，用这个函数能够从指定数据库文件中读取数据。

为了使用这个函数，必须安装SQLAlchemy模块。

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$ pip install sqlalchemy

在演示读取数据之前，先创建一个SQLite的数据库文件（SQLite数据库是Python默认支持的，Python中有相应的标准库sqlite3）。

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from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('sqlite:///data.db', echo=False)

创建名称为data.db的SQLite数据库，并用变量engine引用此数据库对象。

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import pandas as pd
path = '/Users/qiwsir/Documents/Codes/DataSet/pm25'
diadf = pd.read_csv(path+"/pm2.csv")
diadf.to_sql("diadata.db", con=engine, index_label='ID')

从CSV文件中的读取数据，然后执行to_sql方法，将数据保存到前面创建的数据库中，并将相应的数据库表命名为diadata.db。

执行完上述操作之后，在本地就可以看到名为data.db的数据库文件，如果用可视化工具打开这个数据库，可以查看到里面的内容（如下图所示，相关操作方法请参阅《Python大学实用教程》）。

接下来，就可以使用Pandas的read_sql函数从这个数据库中读取数据库表diadata.db中的数据了。

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df = pd.read_sql('diadata.db', con=engine, index_col='ID')
df.head()

输出：

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	 RANK	CITY_ID	CITY_NAME	Exposed days
ID				
0	 1	  594	     拉萨	      2
1	 2	  579	     玉溪	      7
2	 3	  263	     厦门	      8
3	 4	  267	     泉州	      9
4	 5	  271	     漳州	      10