Python 技能练习中使用的最佳免费数据集

Python 是数据分析中最流行的编程语言之一。尽管它相对容易掌握，但仍需要练习才能学会。提高技能的一个好方法是分析数据集。

Python 是一种开源语言，可用于各种情况，从网页抓取到软件开发。它本身的功能有限，可用于抓取或数据分析，但您可以找到数十个 Python 库来提高其灵活性和可用性。

但是，如果没有项目可做，练习 Python 可能会很棘手。如果你想提高使用 Python 的数据分析技能，那么数据集就是你最好的选择。

使用 Python 检查数据集可以帮助您学习数据清理、操作、处理各种类型的信息（数字、文本等）等。让我们深入了解您可以用来提高 Python 熟练程度的最佳数据集。

什么是数据集？

数据集是针对特定主题的预先收集的记录，可以是电子商务网站的库存，也可以是本十年最受欢迎的婴儿名字。

它们是静态组织的重要数据点汇编，可供进一步分析。数据集可用于多种情况，包括研究和业务管理目的，以及个人用途，例如查找相关的招聘信息或产品评论。

数据集不仅大小各异，类型也各异——您可能会遇到数字、文本、多媒体、混合和其他类型。它们的结构也不同——数据集的组织方式通常取决于其保存的数据类型。

了解有关数据集的所有信息，以及它们与网络抓取工具的区别。

选择数据集来练习 Python 技能时，请考虑其大小、复杂性和结构。

如果您是 Python 新手，请选择较小、有条理、标签清晰、数据点较少的数据集 - 这样处理较少数据时，Python 函数会更容易导航。如果您已经熟悉 Python，则可以尝试探索需要清理和预处理的较大、非结构化的数据集。

一般来说，一个好的经验法则是寻找符合你的学习目标的数据集。如果你想练习数据可视化，请选择具有多样化数字和分类数据的数据集。另一方面，如果你对高级问题解决感兴趣，请选择具有缺失值、不一致或非结构化文本的数据集。

最后，考虑可用性和文档。记录良好的数据集（例如来自政府开放数据门户的数据集）提供描述、列说明和示例分析，使其更易于使用。好的数据集会挑战您的技能，同时保持学习过程的可控性。

有几种方法可以找到用于练习 Python 技能的数据集：您可以选择免费数据集、从数据集供应商处购买或自己制作数据集。

如果您选择免费数据集，可以从多个网站获取。免费提供商通常拥有大量数据集，这些数据集通常由专业人士和个人使用。

免费数据集的主要缺点是维护——由于它们是由其他人提供的，因此数据可能并不总是与您的项目相关且足够新鲜。不过，如果您只是练习，它应该可以完成工作。

谷歌数据集搜索。 Google 有一个专门的数据集搜索引擎，可以根据您的关键字从整个网络中找到相关数据集。请记住，Google 数据集搜索也会包含付费数据集的结果。

您还可以购买您感兴趣的主题的数据集。这些数据集将包含最新数据，并将按照您选择的频率更新。不幸的是，它们并不便宜，所以如果您只是在学习，它们可能不是最好的选择，但对于业务分析来说却是完美的。

Bright Data. 该提供商提供 190 多个涉及各种业务领域的结构化数据集。数据集也可以按照选定的频率进行刷新。 Bright Data 还根据您的需要提供一些免费数据集以及自定义数据集。

Oxylabs. 该提供商提供可立即使用的业务和开发相关数据集，例如招聘信息、电子商务或产品评论数据。 Oxylabs 还可以根据您的特定兴趣提供自定义数据集。
核心信号。 该提供商拥有大量有关公司、员工和招聘信息的数据集。对于与业务增长相关的分析来说，这是一个不错的选择。

如果您除了数据分析之外还想练习使用 Python 进行网页抓取，您可以尝试从相关网站提取数据、构建数据并以首选格式导出，从而创建自己的数据集。

我们有一个关于如何使用 Python 开始网页抓取的实用指南。它将帮助您构建抓取工具并提取网页数据，您稍后可以使用这些数据来构建数据集。

本指南为 Python 网页抓取的入门指南，包含分步教程。

作为一种通用编程语言，Python 可用于各种项目，但由于其有用的软件包（库），它在网络抓取和数据分析任务中尤其受欢迎。

添加库将帮助您通过添加数据清理、过滤、聚类等功能来增强 Python 的功能。以下是一些常见的 Python 包，您会发现它们对在 Python 中练习数据分析很有帮助：

Scikit-学习。 该库对于数据预处理非常有用——它具有帮助进行数据分类、回归和聚类的工具，并且经常用于机器学习任务。Scikit-learn 可以很容易地与大熊猫以及 NumPy的.
BeautifulSoup。 此美丽汤图书馆如果你需要从网站中提取结构化信息（例如产品评论），那么这种方法就很有用。结合要求图书馆或无头浏览器对于动态网站，它可以抓取和处理数据。