Python数据分析入门与实战

作者: 杨国俊等　编著

9.06万字66人正在读

已完结现代当代当代文学

作品简介

本书系统地描述了如何利用Python语言进行数据分析。由浅入深的编写方式可以帮助读者轻松愉快地进入数据的世界。全书从理论到实践、从基础语法到科学计算库，循序渐进地讲解了Python数据分析所需要学习的技能。搭配项目实战帮助读者更好、更快地掌握Python数据分析知识点。此外，还全面介绍了数据分析的必知必会技能。本书提供代码资源下载服务，每章均配有重要知识点串讲视频。本书不仅适合零基础喜欢数据分析的入门级读者，还可助力数据分析从业者进行技术进阶。

目录 (157章)

倒序

正文

001 认识数据分析 002 .1 重新认识数据分析 003 .1.1 数据的定义 004 .1.2 分析数据的重要性 005 .2 数据的类别与变化 006 .3 数据处理 007 .3.1 数据处理的含义 008 .3.2 脏数据 009 .3.3 数据清洗 010 .4 数据分析 011 .4.1 数据分析的流程与方法 012 .4.2 Python数据分析常用库 013 .4.3 数据分析的结论 014 环境安装 015 .1 Python简介 016 .2 Python的常用IDE 017 .3 Anaconda 018 .3.1 Anaconda安装包的获取 019 .3.2 Anaconda在不同系统中的安装 020 .4 Jupyter Notebook功能介绍 021 .4.1 Jupyter Notebook启动方法 022 .4.2 常用快捷键 023 .4.3 常用功能 024 .5 安装第三方库 025 .5.1 pip网络安装 026 .5.2 pip本地安装 027 Python基础知识 028 .1 输出和输入 029 .1.1 输出 030 .1.2 输入 031 .1.3 格式化输出 032 .2 变量 033 .2.1 变量的定义 034 .2.2 命名规则 035 .2.3 变量类型 036 .3 注释 037 .4 运算符 038 .4.1 算术运算符 039 .4.2 赋值运算符 040 .4.3 比较运算符 041 .4.4 逻辑运算符 042 .5 结构语句 043 .5.1 顺序结构语句 044 .5.2 选择结构语句 045 .5.3 循环结构语句 046 .5.4 结构语句中的特殊语句 047 .6 数据类型 048 .6.1 数值和字符串 049 .6.2 列表 050 .6.3 元组 051 .6.4 字典 052 .7 函数 053 .7.1 函数的定义 054 .7.2 函数的参数 055 .7.3 函数的返回值 056 .7.4 全局变量与局部变量 057 .8 模块与文件 058 .8.1 三种模块 059 .8.2 管理模块的包 060 .8.3 文件的基础操作 061 .9 异常报错机制 062 .10 Python项目 063 .10.1 项目练习1 064 .10.2 项目练习2 065 数据灵魂基础之NumPy 066 .1 NumPy安装 067 .2 数组的创建 068 .3 数组 069 .4 数据类型 070 .5 索引与切片 071 .6 通用函数 072 .6.1 统计函数 073 .6.2 随机函数 074 .6.3 连接函数 075 .6.4 其他函数 076 数据规整之Pandas入门 077 .1 Pandas中的数据对象 078 .1.1 Series对象 079 .1.2 DataFrame对象 080 .2 数据索引与选取 081 .2.1 []操作 082 .2.2 .loc[]与.iloc[]083 .2.3 .at[]与.iat[]084 .3 Pandas的常用方法 085 .3.1 Pandas的基本方法 086 .3.2 Pandas数值运算方法 087 .3.3 Pandas处理文本字符串 088 .3.4 Pandas的合并与连接 089 .3.5 Pandas操作应用方法 090 数据加载 091 .1 txt文件的读写操作 092 .1.1 读取txt文件内容 093 .1.2 with与readlines( )094 .1.3 写入txt文件内容 095 .2 CSV文件的读写操作 096 .2.1 读取CSV文件内容 097 .2.2 写入CSV文件内容 098 .3 Excel文件的读写操作 099 .3.1 读取Excel文件内容 100 .3.2 写入Excel文件内容 101 .4 JSON文件的读写操作 102 .4.1 读取JSON文件内容 103 .4.2 写入JSON文件内容 104 .5 SQL文件的读取 105 .5.1 PyMySQL读取MySQL数据库内容 106 .5.2 Pandas读取MySQL数据库内容 107 数据预处理 108 .1 数据预处理是什么 109 .1.1 重复数据的处理 110 .1.2 缺失值的处理 111 .1.3 异常值的处理 112 .2 数据变换 113 .2.1 转换数据类型 114 .2.2 数据标准化（Z-score标准化）115 .2.3 数据归一化（Min-Max标准化）116 .3 高级数据预处理方法 117 .3.1 哑变量 118 .3.2 独热编码 119 .4 数据预处理实战 120 .4.1 数据观察 121 .4.2 数据预处理实战 122 .4.3 数据标准化 123 Pandas数据优化 124 .1 多层索引 125 .1.1 多层索引的创建 126 .1.2 多层索引操作 127 .1.3 Series多层索引 128 .1.4 DataFrame多层索引 129 .2 groupby应用机制 130 .2.1 分组对象 131 .2.2 通过by参数进行分组 132 .2.3 通过level参数进行分组 133 .2.4 分组聚合 134 .2.5 agg聚合 135 .2.6 apply( )函数 136 .3 时间序列 137 .3.1 创建时间索引 138 .3.2 通过日期时间索引获取元素 139 .3.3 重采样 140 .4 滑动窗口 141 数据可视化 142 .1 Pandas图形绘制 143 .2 Matplotlib图形绘制 144 .2.1 Figure绘图参数详解 145 .2.2 Matplotlib常用图形绘制 146 .3 Seaborn图形绘制 147 .3.1 设置Seaborn绘图风格 148 .3.2 Seaborn常用图形绘制 149 电商销售数据分析 150 .1 数据准备 151 .2 数据清洗 152 .2.1 查看是否含有缺失值 153 .2.2 查看是否含有异常值 154 .2.3 数据整理 155 .3 具体目标分析(1)156 .3 具体目标分析(2)157 .4 案例结论

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