Empirische Sozialforschung mit Python: Daten automatisiert sammeln, auswerten, aufbereiten
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Wiesbaden, Germany
Springer VS
[2019]
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XVI, 147 Seiten Illustrationen, Diagramme 21 cm x 14.8 cm, 221 g |
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|---|---|
| adam_text | INHALT
1
EINLEITUNG
.......................................................................................................
1
1.1
EMPIRISCHE
SOZIALFORSCHUNG
IN
ZEITEN
VON
*BIG
DATA
*
...........................
3
1.2
PYTHON
INSTALLIEREN
...................................................................................
8
1.2.1
INSTALLATION
MIT
DEM
PYTHON-INSTALLER
..........................................
8
1.2.2
INSTALLATION
MIT
DER
ANACONDA
DISTRIBUTION
................................
9
1.2.3
ZUSAETZLICHE
PAKETE
INSTALLIEREN
.................................................
10
1.3
ERSTE
SCHRITTE
MIT
PYTHON
....................................................................
11
1.3.1
IPYTHON:
INTERAKTIVE
PYTHON
UMGEBUNG
................................
14
1.3.2
PROGRAMMIEREN
IN
JUPYTER
NOTEBOOKS
....................................
17
1.3.3
PROGRAMMIEREN
IN
ENTWICKLUNGSUMGEBUNGEN
.......................
19
1.4
*PYTHONIC
*
CODE
SCHREIBEN:
ZEN
OF
PYTHON
UND
PEP8
.........................
21
2
PYTHON
VERSTEHEN
UND
ANWENDEN
................................................................
25
2.1
DATENTYPEN:
ZAHLEN
UND
ZEICHENKETTEN
...............................................
26
2.2
DATENCONTAINER:
LISTEN,
DICTIONARIES,
TUPLE
UND
SETS
...........................
32
2.2.1
LISTEN
(LIST)
...................................................................................
32
2.2.2
DICTIONARY
(DICT)
.........................................................................
34
2.2.3
TUPEL
(TUPLE)
.................................................................................
38
2.2.4
SET
/
FROZENSET
(SET,
FROZENSET)
.....................................................
39
2.3
KONTROLLFLUSS:
PROGRAMME
MIT
BEDINGUNGEN
STEUERN
..........................
40
2.3.1
NONE,
TRUE,
FALSE
.........................................................................
40
2.3.2
VERGLEICHE
VORNEHMEN
.................................
41
2.3.3
DATEN
ABFRAGEN
MIT
WHILE-
UND
FOR-SCHLEIFEN
............................
43
2.3.4
LIST-
UND
DICTIONARY-COMPREHENSION
........................................
46
2.3.5
FEHLERBEHANDLUNG:
TRY
UND
EXCEPT
...........................................
48
IX
X
INHALT
2.4
FUNKTIONEN
AUFRUFEN
UND
SCHREIBEN
.....................................................
50
2.4.1
EIGENE
FUNKTIONEN
DEFINIEREN
.....................................................
52
2.4.2
VARIABLE
PARAMETER
MIT
*ARGS
UND
**KWARGS
...............................
55
2.4.3
ANONYME
FUNKTIONEN:
LAMBDA-AUSDRUECKE
...............................
57
2.5
DATENEINLESENUNDAUSGEBEN
.................................................................
58
2.5.1
EINLESEN
UND
SCHREIBEN
EINFACHER
TEXT-DATEIEN
.......................
58
2.5.2
EINLESEN
UND
SCHREIBEN
VON
CSV-DATEIEN
.................................
59
2.5.3
EINLESEN
UND
SCHREIBEN
VON
JSON-DATEIEN
..............................
63
3
VERARBEITUNG
TABELLARISCHER
DATEN
IN
PYTHON
............................................
67
3.1
INDEXING:
GEZIELT
AUF
DATEN
ZUGREIFEN
...................................................
71
3.2
UEBERBLICK
UEBER
DIE
DATEN
BESCHAFFEN
.....................................................
73
3.3
DATEN
MIT
EIGENEN
FUNKTIONEN
BEARBEITEN
............................................
75
3.4
DATEN
EINLESEN
UND
EXPORTIEREN
.............................................................
76
4
DATENERHEBUNG
MIT
PYTHON
AM
BEISPIEL
VON
TWITTER
UND
NACHRICHTEN-MEDIEN
.....................................................................................
77
4.1
DATEN
VON
TWITTER
ERHEBEN
....................................................................
78
4.1.1
TWEEPY
INSTALLIEREN
UND
ERSTE
SCHRITTE
......................................
80
4.1.2
INFORMATIONEN
EINES
TWITTER-NUTZERS
ABFRAGEN
.........................
82
4.1.3
EINEN
DATENSATZ
MIT
TWITTER-DATEN
ERSTELLEN
.............................
84
4.2
EINFACHES
WEB-SCRAPING
VON
ONLINE-NEWS
..........................................
86
4.2.1
EINFACHES
BEISPIEL
EINER
WEB-ABFRAGE
........................................
87
4.2.2
INHALTE
AUS
DEM
SEITENQUELLTEXT
EXTRAHIEREN
.............................
88
4.2.3
ERGEBNISSE
EINER
THEMATISCHEN
SUCHE
SPEICHERN
.......................
90
4.2.4
INHALTE
EINES
ARTIKELS
EXTRAHIEREN
..............................................
95
4.2.5
ABFRAGEN
BESCHLEUNIGEN
MITHILFE
VON
SITEMAPS
.........................
97
5
STATISTISCHE
BERECHNUNGEN
MIT
PYTHON
...................................................
103
5.1
LAGEMASSZAHLEN:
ARITHMETISCHES
MITTEL,
MEDIAN,
MODUS
..................
104
5.2
VARIANZ
UND
STANDARDABWEICHUNG
BERECHNEN
....................................
106
5.3
VARIATIONSKOEFFIZIENT
UND
KOVARIANZ
BERECHNEN
.................................
107
5.4
KORRELATIONSKOEFFIZIENT
NACH
PEARSON
(PRODUKT-MOMENT-KORRELATION)
...........................................................
109
5.5
RANGKORRELATION
NACH
SPEARMAN
.......................................................
111
5.6
DATEN
TRANSFORMIEREN:
Z-TRANSFORMATION
..........................................
113
5.7
BERECHNUNG
DER
STICHPROBENGROESSE
...................................................
113
INHALT
XI
6
DATEN
VISUALISIEREN
.....................................................................................
117
6.1
DATEN
VISUALISIEREN
MIT
MATPLOTLIB
...................................................
118
6.1.1
BALKENDIAGRAMM
......................................................................
118
6.1.2
HISTOGRAMM
.............................................................................
121
6.1.3
LINIENDIAGRAMME
......................................................................
124
6.1.4
STREUDIAGRAMM
(SCATTERPLOT)
...................................................
129
6.1.5
GRAFIKEN
DYNAMISCH
ERSTELLEN
.................................................
131
6.2
DATEN
VISUALISIEREN
MIT
SEABORN
........................................................
134
6.2.1
KATEGORIALE
DATEN
DRUCKEN
.....................................................
135
6.2.2
SCATTERPLOT
.................................................................................
137
6.2.3
ZUSAMMENHAENGE
MIT
REGPLOT
UND
JOINTPLOT
DARSTELLEN
..........
139
6.2.4
HEATMAPS
IN
SEABORN
ERSTELLEN
...............................................
140
7
AUSBLICK
.......................................................................................................
145
WEITERFUEHRENDE
LITERATUR
.................................................................................
147
|
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