从零学python系列之数据处理编程实例（一）

“从零学python系列之数据处理编程实例（一）”是一篇针对Python初学者的编程实例，其攻略分为以下四部分：

1. 环境准备

在此部分，作者介绍了需要安装的Python环境以及必要的库文件。Python环境可以通过官网下载安装包进行安装，而本文推荐安装Anaconda，因为其自带了常用的数据处理库（例如numpy，pandas等）。作者还提到了一些知名的在线资源，可以供初学者查阅和学习。

2. 数据获取与清晰

针对数据采集方面，作者给出了两个实例。

示例一：爬取中国天气网数据

介绍了如何使用requests库进行http请求，获取中国天气网的html，并且使用beautifulsoup4库解析获取的html，提取所需信息，最后使用pandas进行CSV文件的保存。

示例二：使用API获取世界银行数据

介绍了如何申请并使用世界银行的数据API，以及使用Python的pandas库进行数据的清晰。示例中叙述了如何使用pandas库读取从世界银行API中获得的JSON格式的文件，并对该文件进行处理，最终输出CSV文件。

3. 数据分析和可视化

本章节着重讨论数据分析和可视化。作者介绍了Python的pandas库和matplotlib库，并提供了两个实现数据分析和可视化的实例。

示例一：中国各省城镇化率分析

通过中国城市化历程的数据，使用pandas库进行数据的清晰和处理，并且进行了可视化，最终输出包含所有省份城市化率的柱状图。

示例二：纽约出租车分析

使用pandas库对2016年纽约市的出租车数据进行分析和可视化。作者提供了如何使用pandas进行数据分析和如何使用matplotlib库进行可视化的实现。最终的结果是可以看到纽约市各个周日不同时间的出租车行车量的折线图。

4. 总结

本章节主要总结了前三章节的内容，并分析了这些内容的重要性。同时，作者也提醒了初学者需要不断的实践和研究，才能掌握Python数据处理，并提供了一些学习路线的建议。

以上就是“从零学Python系列之数据处理编程实例（一）”的攻略内容。