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码上行动

44.19 5.6折 79 九五品

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北京通州

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作者袁昕

出版社北京大学出版社

ISBN9787301341193

出版时间2023-07

版次1

装帧平装

开本16开

纸张胶版纸

定价79元

上书时间2024-05-06

纵列風

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商品详情

品相描述：九五品

商品描述: 基本信息
书名:码上行动
定价：79.00元
作者:袁昕
出版社：北京大学出版社
出版日期：2023-07-01
ISBN：9787301341193
字数：
页码：
版次：
装帧：平装
开本：16开
商品重量：
编辑推荐
（1）本书面向零基础读者，无须额外的背景知识即可学习Python+Excel进行数据分析。本书讲解细致，便于读者由浅入深地学习。（2）内容系统、体系完整，可以帮助读者快速全面地了解Python的基本语法并掌握开发能力。（3）理论与实践相结合，每个理论都有对应的代码示例，读者参考代码示例完成编写，就可以看到实践效果。（4）本书配有实训与问答，方便读者阅读后尽快巩固知识点，做到举一反三、学以致用。（5）将AI前沿产品ChatGPT应用到Python进行Excel数据分析学习的过程中，演示了如何利用ChatGPT提高学习和开发的效率。
内容提要
本书在理论方面和实践方面都讲解得浅显易懂，能够让读者快速上手，一步步学会使用Python与Excel相结合进行数据处理与分析。全书内容分3个部分共12章。~4章为入门部分，主要介绍什么是数据分析，以及Python的编程环境和基础语法知识。第5~9章为进阶部分，主要介绍数据处理和分析的各种方法。0~12章为实战部分，这部分的3个实例综合了本书前面部分的知识点，介绍了如何结合Python与Excel在实际工作中进行数据处理与分析操作。本书内容由浅入深，且配有案例的素材文件和代码文件，便于读者边学边练。本书还创新性地将ChatGPT引入教学当中，给读者带来全新的学习方式。本书既适合Python和数据分析的初学者学习，也适合希望从事数据分析相关行业的读者学习，还可作为广大职业院校数据分析培训相关专业的教材参考用书。
目录
章　数据分析基础0011.1 什么是数据分析0011.2 数据分析的目的0011.3 数据分析的步骤0021.3.1 明确目的0021.3.2 获取数据0021.3.3 处理数据0031.3.4 分析数据0031.4 数据分析的工具004ChatGPT学习答疑005本章小结006第2章　Python编程环境的搭建0072.1 Anaconda的下载与安装0072.1.1 什么是Anaconda0072.1.2 了解计算机的系统和位数0072.1.3 下载Anaconda安装包0092.1.4 安装Anaconda0102.2 Jupyter Notebook的使用0122.2.1 启动Jupyter Notebook0132.2.2 新建Jupyter Notebook文件0142.2.3 在Jupyter Notebook中编写和运行代码0152.2.4 重命名Jupyter Notebook文件0162.2.5 保存Jupyter Notebook文件0172.2.6 打开指定文件夹中的Jupyter Notebook文件018ChatGPT学习答疑019本章小结021第3章　Python语法入门知识0223.1 Python快速入门0223.1.1 变量0223.1.2 屏幕输出——print函数0233.1.3 屏幕输入——input函数0243.1.4 注释0243.2 运算符0253.2.1 算术运算符0253.2.2 比较运算符0263.2.3 赋值运算符 0263.2.4 逻辑运算符0273.3 常见数据类型0283.3.1 整型和浮点型0283.3.2 字符串0293.3.3 查看数据类型0293.3.4 转换数据类型0303.4 数据类型——列表0323.4.1 创建列表0323.4.2 统计列表的元素个数和出现次数0323.4.3 添加列表元素0333.4.4 删除列表元素0333.4.5 合并列表0353.4.6 遍历列表中的元素0353.4.7 排序和反向排列列表元素0363.4.8 提取列表中的元素0363.5 数据类型——字典0383.5.1 创建字典0383.5.2 查找字典元素0393.5.3 获取字典的所有键或所有值0393.5.4 遍历字典的键或值0403.5.5 获取和遍历字典中的键值对0403.5.6 添加字典元素0413.5.7 删除字典元素0413.5.8 替换字典的元素0423.5.9 合并字典042ChatGPT学习答疑043ChatGPT上机实训044本章小结047第4章　Python语法基础知识0484.1 Python条件语句0484.1.1 if语句0484.1.2 If-else语句0494.1.3 if-elif-else语句0494.2 Python循环语句0504.2.1 for语句0504.2.2 while语句0514.2.3 break语句0514.2.4 continue语句0524.3 Python嵌套语句0534.3.1 if语句的嵌套0534.3.2 if语句和for语句的嵌套0544.3.3 for语句的嵌套0554.4 Python内置函数0564.4.1 list函数0564.4.2 len函数0574.4.3 range函数0584.4.4 zip函数0594.5 Python自定义函数0604.5.1 自定义无参数的函数0604.5.2 自定义有参数的函数0614.5.3 自定义有返回值的函数0624.6 匿名函数0634.7 库0634.7.1 什么是库0634.7.2 安装库0644.7.3 导入库0654.8 Python常用编程术语067ChatGPT学习答疑067ChatGPT上机实训069本章小结073第5章　数据的获取与准备0745.1 数据结构——Series0745.2 数据结构——DataFrame0765.3 数据的读取与写入0785.3.1 读取Excel工作簿数据0785.3.2 读取CSV文件数据0805.3.3 将数据写入Excel工作簿0825.3.4 将数据写入CSV文件0835.4 数据的查看0835.4.1 预览数据的前几行/后几行0835.4.2 查看数据表的行数和列数0845.4.3 查看数据的基本统计信息0855.4.4 查看数据的类型0855.5 数据的选择0865.5.1 选择单行和单列数据0865.5.2 选择不连续的多行数据0885.5.3 选择不连续的多列数据0895.5.4 选择连续的多行数据0905.5.5 选择连续的多列数据0905.5.6 选择不连续的多行和多列数据0915.5.7 选择连续的多行和多列数据0925.5.8 选择连续的多行和不连续的多列数据0925.5.9 选择不连续的多行和连续的多列数据093ChatGPT学习答疑095ChatGPT上机实训096本章小结099第6章　数据的清洗1006.1 添加和修改标签1006.1.1 修改行标签和列标签1006.1.2 将某列数据设置为行标签1026.1.3 将原来的行标签设置为数据列1026.2 查找数据1036.3 替换数据1046.3.1 一对一地替换数据1046.3.2 多对一地替换数据1056.3.3 多对多地替换数据1056.4 插入数据1076.4.1 插入列数据1076.4.2 插入行数据1086.5 删除数据1096.5.1 删除单列数据1106.5.2 删除多列数据1106.5.3 删除单行数据1116.5.4 删除多行数据1116.6 处理重复值1126.6.1 查看重复值1136.6.2 删除重复值1156.7 处理缺失值1166.7.1 判断缺失值1166.7.2 统计缺失值1186.7.3 填充缺失值1206.7.4 删除缺失值122ChatGPT学习答疑124ChatGPT上机实训126本章小结130第7章　数据的加工1317.1 转换数据1317.1.1 转换数据类型1317.1.2 转置数据表的行列1337.2 合并数据1347.2.1 横向拼接数据1347.2.2 按指定方向合并数据1367.3 排序数据1377.3.1 对单列数据进行排序1377.3.2 转换数据结构1397.3.3 对多列数据进行排序1407.3.4 按照有缺失值的列排序并设置缺失值位置1417.4 排名数据1447.5 筛选数据1457.5.1 根据单个条件筛选数据1467.5.2 根据多个条件筛选数据146ChatGPT学习答疑148ChatGPT上机实训149本章小结153第8章　数据的统计与分析1548.1 数据的分类汇总1548.1.1 分类汇总单列数据1548.1.2 分类汇总多列数据1558.1.3 创建数据透视表1588.2 数据的运算1598.2.1 求和和计算平均值1598.2.2 计算最大值和最小值1608.2.3 计算中位数和众数1628.2.4 计算方差和标准差1638.2.5 计算分位数1638.3 数据的分析1658.3.1 数据的相关性分析1668.3.2 数据的回归分析167ChatGPT学习答疑169ChatGPT上机实训171本章小结177第9章　数据的可视化1789.1 制作简单图表1789.1.1 制作柱形图1789.1.2 制作条形图1809.1.3 制作折线图1829.1.4 制作面积图1849.1.5 制作饼图和圆环图1869.1.6 制作散点图1889.2 设置图表元素1919.2.1 为图表添加图表标题1929.2.2 为图表添加图例1929.2.3 为图表添加横纵坐标轴标题1939.2.4 为图表添加网格线1949.2.5 为图表添加数据标签1969.2.6 为图表的横纵坐标轴设置刻度范围1979.3 制作其他图表2009.3.1 制作气泡图2009.3.2 制作雷达图2019.3.3 制作堆积面积图2029.3.4 制作双柱形图2039.3.5 制作堆积柱形图2059.3.6 制作柱形图和折线图组合图表207ChatGPT学习答疑209ChatGPT上机实训211本章小结2150章　实战应用：商品销售数据分析21610.1 应用场景21610.2 获取数据21710.3 合并和分类统计数据21810.4 分析商品每月的销售变化趋势22010.5 分析每月各商品大类的销售情况22110.6 分析全年各商品小类的销售情况224本章小结2251章　实战应用：产品定价数据分析22611.1 应用场景22611.2 获取数据22711.3 查看数据情况22711.4 数值化处理数据22911.5 产品定价的预测23011.6 产品定价的评估232本章小结2332章　实战应用：用户消费行为分析 23412.1 应用场景23412.2 获取数据23512.3 统计和分类汇总数据23512.4 分析每月的消费数量变化趋势23712.5 分析每月的消费金额变化趋势23812.6 分析用户的消费水平23912.7 分析不同消费水平用户的分布情况240本章小结242附?录　ChatGPT小白快速上手实用技巧2431 用ChatGPT讲解概念2432 用ChatGPT提供示例2453 用ChatGPT查询报错信息2474 用ChatGPT调试代码2485 用ChatGPT生成测试数据2506 用ChatGPT获取解决思路2527 用ChatGPT批量处理文件2548 用ChatGPT整理分析数据2569 用ChatGPT绘制可视化图表25810 逐步引导及修正ChatGPT的回答259
作者介绍
袁昕 ---------------------------- 袁昕，Crossin的编程教室公众号（40万+关注者）主笔，南京大学软件工程本科，上海交通大学计算机硕士。曾就职于 IBM、Ubisoft、华泰证券，担任软件开发工程师、互联网产品经理职位，后在创业公司担任后端架构师、技术总监等职位。曾受邀作为Python中国开发者大会讲师、腾讯云课堂评审专家。
序言

【封面】

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