Python数据分析与可视化

由于Python的简洁性、易学性和可扩展性，使得Python受到了越来越多的关注，越来越多的计算机专业和非专业人员都开始学习Python。尤其是Python数据分析领域，在过去20年里得到了长足的发展，利用Python进行数据分析，就一定要介绍Numpy、pandas和matplotlib这三个扩展库。本书正是基于这样的初衷，将Python基础和数据分析的三个扩展库进行了详细的介绍，供学习Python数据分析的人员参考。
全书共分为3章，第1章为Python基础，包括Python语言基本语法、内置数据类型、Python控制语句、函数和文件操作；第2章为Python数据分析，包括Numpy数值计算基础、Numpy数学函数、算术函数、随机函数、统计函数、排序函数、条件筛选函数、Pandas统计分析基础、pandas数据运算、pandas数据载入与预处理；第3章为数据可视化，包括matplotlib绘图基础、使用pandas和seaborn绘制各种图形。
本书完全面向Python 3.x，全部案例代码使用Python 3.9编写，本书可以满足Python初学者及需要学习数据分析与可视化的读者的需求。
本书在撰写过程中，得到了许多老师的帮助，在此表示衷心的感谢。由于学识浅陋，书中难免有疏漏之处，敬请读者批评指正。

编者2021年7月

本书共分3章，第1章讲述Python基础知识，包括Python语言基本语法、内置数据类型、Python控制语句、函数和文件操作；第2章讲述Python数据分析，包括Numpy数值计算基础、Numpy数学与算术函数、Numpy中的数据统计与分析、pandas统计分析基础、pandas数据运算、pandas数据载入与预处理；第3章讲述数据可视化，包括matplotlib绘图基础、使用pandas和Seaborn绘图。 本书完全面向Python 3x，全部案例代码使用Python 39编写，本书可以满足Python初学者及需要学习数据分析与可视化的读者的需求。

第1章Python基础1
1.1Python语言基本语法3
1.1.1Python的编程方式3
1.1.2Python语句的缩进4
1.1.3Python引号4
1.1.4Python标识符5
1.1.5Python关键字5
1.1.6Python变量5
1.2内置数据类型7
1.2.1Python数据类型7
1.2.2运算符和表达式11
1.2.3Python序列类型14
1.3Python控制语句54
1.3.1Python条件语句54
1.3.2Python循环语句56
1.3.3break和continue语句59
1.4函数61
1.4.1值传递与引用传递63
1.4.2位置参数64
1.4.3关键字参数64
1.4.4可变长度参数65
1.4.5函数的返回值66
1.4.6变量的作用域67
1.5文件操作69
1.5.1打开文件69
1.5.2读取文件70
1.5.3写文件71
1.5.4关闭文件71
1.5.5文件定位72
第2章Python数据分析73
2.1NumPy数值计算基础75
2.1.1NumPy创建数组75
2.1.2NumPy切片和索引83
2.1.3NumPy数组运算86
2.2NumPy数学与算术函数89
2.2.1数组函数89
2.2.2数学函数98
2.2.3NumPy算术函数100
2.2.4NumPy随机函数104
2.3NumPy中的数据统计与分析109
2.3.1统计函数109
2.3.2NumPy排序、条件筛选函数114
2.4pandas统计分析基础119
2.4.1Series和DataFrame119
2.4.2pandas的基本操作124
2.4.3pandas基本功能130
2.4.4pandas统计函数134
2.4.5pandas函数运算137
2.5pandas数据运算140
2.5.1pandas迭代140
2.5.2pandas排序142
2.5.3pandas缺失数据处理146
2.5.4pandas日期功能148
2.5.5pandas数据离散化150
2.6pandas数据载入与预处理152
2.6.1读取csv文件152
2.6.2读取Excel文件154
第3章数据可视化159
3.1matplotlib绘图基础161
3.1.1Pyplot模块161
3.1.2添加子图164
3.2使用pandas和Seaborn绘图169
3.2.1折线图169
3.2.2柱状图170
3.2.3直方图和密度图172
3.2.4散点图174
3.2.5饼图175
参考文献177

本书共分3章，第1章讲述Python基础知识，包括Python语言基本语法、内置数据类型、Python控制语句、函数和文件操作；第2章讲述Python数据分析，包括Numpy数值计算基础、Numpy数学与算术函数、Numpy中的数据统计与分析、pandas统计分析基础、pandas数据运算、pandas数据载入与预处理；第3章讲述数据可视化，包括matplotlib绘图基础、使用pandas和Seaborn绘图。 本书完全面向Python 3x，全部案例代码使用Python 39编写，本书可以满足Python初学者及需要学习数据分析与可视化的读者的需求。

本书共分3章，第1章讲述Python基础知识，包括Python语言基本语法、内置数据类型、Python控制语句、函数和文件操作；第2章讲述Python数据分析，包括Numpy数值计算基础、Numpy数学与算术函数、Numpy中的数据统计与分析、pandas统计分析基础、pandas数据运算、pandas数据载入与预处理；第3章讲述数据可视化，包括matplotlib绘图基础、使用pandas和Seaborn绘图。 本书完全面向Python 3x，全部案例代码使用Python 39编写，本书可以满足Python初学者及需要学习数据分析与可视化的读者的需求。