微瑕Python数据分析基础教程
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北京丰台
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作者郑丹青 著
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115511577
出版时间2020-03
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数248页
定价49.8元
货号2170-9787115511577
上书时间2024-11-02
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基本信息
书名:Python数据分析基础教程
定价：49.8元
作者:郑丹青 著
出版社：人民邮电出版社
出版日期：2020-03-01
ISBN：9787115511577
字数：
页码：248
版次：
装帧：平装
开本：16开
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编辑推荐
1.大数据相关专业的必修课程教材；2.以基础入门为主线，满足职业院校学生对数据分析课程的需要；3.突出动手实践，各个章节设计了实训环节，全书最后设计了综合实训项目——电影数据分析，带领读者全面掌握全书内容。
内容提要
本书详细讲解了Python数据分析的相关内容，共分为10章，～9章分别讲解了数据分析概述、Python与数据分析、Python语言基础、NumPy数组与矢量计算、用NumPy进行简单统计分析、数据可视化——Matplotlib库、pandas数据分析基础、用pandas进行数据预处理、机器学习库scikit-learn入门；0章用一个综合案例——电影数据分析项目，带领读者灵活掌握本书所学内容。本书适合作为高等院校本、专科计算机相关专业的教材，也可供爱好者自学使用。
目录
章数据分析概述 11．1 数据的性质 11．1．1 数据的概念 11．1．2 数据的类型 11．2 数据分析 21．2．1 数据分析的概念 21．2．2 数据分析的过程 21．2．3 数据分析的作用 51．2．4 数据分析的常用工具 5本章小结 5思考练习 6第 2章Python与数据分析 72．1 Python简介 72．1．1 Python语言的特点 72．1．2 Python解释器 82．2 Python与数据分析的关系 82．3 Python数据分析常用的类库 82．4 Python开发环境的搭建 102．5 Python集成开发环境的搭建 132．5．1 PyCharm的安装与使用 132．5．2 Jupyter Notebook的安装与使用 19项目实践 25本章小结 25思考练习 25第3章Python语言基础 263．1 Python基础语法 263．1．1 Python的语法规则 263．1．2 常量、变量与标准数据类型 293．1．3 个Python程序 303．2 Python的数据类型 313．2．1 数字 313．2．2 字符串 333．2．3 Python的数据结构组成 363．2．4 列表 363．2．5 元组 403．2．6 字典 433．2．7 集合 483．3 Python流程控制语句 503．3．1 if条件语句 513．3．2 while循环控制语句 523．3．3 for循环控制语句 533．3．4 range()函数的作用 533．3．5 break、continue、pass语句 543．4 Python的函数 553．4．1 自定义函数 553．4．2 设置函数参数 553．4．3 返回函数值 573．4．4 调用自定义函数 573．4．5 局部变量和全局变量 583．4．6 函数嵌套 593．4．7 匿名函数 60项目实践 60本章小结 62思考练习 62第4章NumPy数组与矢量计算 644．1 NumPy概述 644．1．1 NumPy简介 644．1．2 NumPy的安装与测试 654．1．3 SciPy简介及其安装与测试 654．1．4 NumPy的简单应用：一维数组相加 664．2 NumPy数组对象 674．2．1 创建数组对象 684．2．2 选取数组元素 684．2．3 数组的属性 684．2．4 创建数组的其他方法 694．2．5 NumPy的数据类型 704．3 NumPy数组操作 724．3．1 数组的索引和切片 724．3．2 修改数组形状 744．3．3 数组的展平 754．3．4 数组转置和轴对换 764．3．5 数组的连接 774．3．6 数组的分割 784．3．7 数组转换 794．3．8 添加/删除数组元素 794．4 NumPy数组的矢量计算 814．4．1 数组的运算 814．4．2 通用函数（ufunc） 834．5 NumPy矩阵创建、计算及操作 844．6 随机数的生成 87项目实践 89本章小结 90思考练习 90第5章用NumPy进行简单统计分析 915．1 文件读写操作 915．1．1 使用NumPy读写文本文件 915．1．2 使用NumPy读写二进制格式文件 935．1．3 使用NumPy读写多维数据文件 945．2 NumPy常用的统计函数 945．3 使用NumPy函数进行统计分析 985．3．1 NumPy的排序函数 985．3．2 NumPy的去重与重复函数 1005．3．3 NumPy的搜索和计数函数 1025．4 简单的统计分析 103项目实践 106本章小结 107思考练习 107第6章数据可视化——Matplotlib库 1096．1 Matplotlib概述 1096．1．1 Matplotlib简介 1096．1．2 Matplotlib的测试、安装与导入 1106．1．3 IPython及pylab模式 1116．2 使用pyplot创建图形 1116．2．1 创建简单图形 1116．2．2 创建子图 1146．3 Matplotlib参数配置 1156．3．1 matplotlibrc配置文件 1156．3．2 设置动态rc参数 1166．4 分析变量间关系图 1176．4．1 绘制散点图 1176．4．2 绘制折线图 1196．5 分析变量数据分布和分散状况 1206．5．1 绘制直方图 1206．5．2 绘制柱状图 1226．5．3 绘制饼图 1236．5．4 绘制箱线图 125项目实践 126本章小结 127思考练习 127第7章pandas数据分析基础 1287．1 pandas概述 1287．1．1 pandas简介 1287．1．2 pandas测试、安装与导入 1297．2 pandas的数据结构及常用操作 1307．2．1 Series对象及常用操作 1307．2．2 DataFrame对象及常用操作 1347．3 pandas的索引 1417．3．1 Index索引对象 1417．3．2 Index对象的属性和方法 1417．3．3 重新索引 1437．3．4 层级索引 1447．4 pandas数据结构之间的运算 1487．4．1 算术和数据对齐 1487．4．2 算术运算方法 1497．4．3 DataFrame与Series对象之间的运算 1507．5 pandas的函数应用 1517．5．1 数据筛选 1517．5．2 apply()函数 1517．5．3 数据统计函数 1537．5．4 DataFrame格式化函数 1537．5．5 排序和排名 1547．6 数据读取与写入 1567．6．1 读/写文本文件 1567．6．2 读/写Excel文件 1587．6．3 读/写数据库文件 1597．6．4 读/写JSON文件 1627．7 数据分析方法 1637．7．1 基本统计分析 1637．7．2 分组分析 1647．7．3 分布分析 1657．7．4 交叉分析 1667．7．5 结构分析 1687．7．6 相关分析 169项目实践 171本章小结 171思考练习 172第8章用pandas进行数据预处理 1738．1 数据清洗 1738．1．1 重复值的处理 1738．1．2 缺失值的处理 1748．1．3 异常值的处理 1778．2 数据合并 1788．2．1 按键连接数据 1798．2．2 沿轴连接数据 1818．2．3 合并重叠数据 1848．3 数据抽取 1858．3．1 字段抽取与拆分 1858．3．2 记录抽取 1868．4 重塑层次化索引 1878．5 映射与数据转换 1888．5．1 用映射替换元素 1898．5．2 用映射添加元素 1908．5．3 重命名轴索引 1908．6 排列与随机抽样 1918．7 日期转换、日期格式化和日期抽取 1928．8 字符串处理 1948．8．1 内置的字符串处理方法 1948．8．2 正则表达式 1968．8．3 矢量化的字符串函数 201项目实践 203本章小结 204思考练习 204第9章机器学习库scikit-lear入门 2069．1 机器学习概述 2069．2 scikit-learn概述 2089．2．1 scikit-learn介绍 2089．2．2 scikit-learn测试、安装和导入 2099．3 个机器学习程序 2099．4 使用scikit-learn进行机器学习 2109．4．1 Seaborn绘图 2109．4．2 准备数据集 2159．4．3 选择模型 2209．4．4 调整参数训练和测试模型 223项目实践 226本章小结 228思考练习 228第 10章电影数据分析项目 23010．1 项目描述 23010．2 准备数据 23110．3 数据清洗 23110．4 数据分析与数据可视化 232本章小结 238思考练习 238参考文献 239
作者介绍
郑丹青，女，高级工程师, 教授。在企业从事计算机软件开发二十多年，获株洲市科委奖励。从事职业教育15年，是湖南省计算机应用技术省级专业带头人，获得2016年湖南省“移动互联应用技术“省级培训学员。
序言
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