Python数据分析与应用
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作者王恺,路明晓,于刚,张月久 著
出版社机械工业出版社
ISBN9787111681601
出版时间2021-07
装帧平装
开本16开
定价69元
货号1202439645
上书时间2024-05-31
商品详情
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目录
前言<br/>第1章 基础知识1<br/>1.1 数据分析简介1<br/>1.2 Python编程基础4<br/>1.2.1 Anaconda环境的安装和配置5<br/>1.2.2 Jupyter Notebook的使用7<br/>1.2.3 内置数据类型11<br/>1.2.4 程序的控制结构12<br/>1.2.5 模块化13<br/>1.2.6 面向对象14<br/>1.2.7 文件操作16<br/>1.2.8 异常处理17<br/>1.3 包/模块使用示例18<br/>1.3.1 CSV文件操作18<br/>1.3.2 排序时间测试20<br/>1.4 本章小结24<br/>1.5 习题25<br/>第2章 科学计算基础工具包NumPy27<br/>2.1 ndarray类27<br/>2.1.1 为什么使用ndarray28<br/>2.1.2 ndarray类对象的常用属性30<br/>2.1.3 创建ndarray类对象32<br/>2.2 示例数据35<br/>2.3 索引和切片38<br/>2.4 数据拷贝40<br/>2.5 数据处理43<br/>2.5.1 基础运算43<br/>2.5.2 广播机制47<br/>2.5.3 通用函数48<br/>2.5.4 常用函数和方法51<br/>2.6 高级索引58<br/>2.7 本章小结62<br/>2.8 习题63<br/>第3章 数据分析工具库Pandas66<br/>3.1 Series类66<br/>3.1.1 Series对象的常用属性66<br/>3.1.2 创建Series对象67<br/>3.2 DataFrame对象69<br/>3.2.1 DataFrame对象的常用属性70<br/>3.2.2 创建DataFrame对象72<br/>3.3 Index对象74<br/>3.3.1 Index对象的常用属性74<br/>3.3.2 创建Index对象74<br/>3.4 元素访问方式75<br/>3.4.1 属性运算符访问76<br/>3.4.2 索引运算符访问77<br/>3.4.3 loc访问方法81<br/>3.4.4 iloc访问方法83<br/>3.4.5 at和iat索引方法86<br/>3.4.6 head和tail方法87<br/>3.5 数据清洗88<br/>3.5.1 处理缺失数据88<br/>3.5.2 删除重复数据92<br/>3.6 数据合并94<br/>3.6.1 merge方法94<br/>3.6.2 join方法97<br/>3.6.3 concat方法100<br/>3.7 数据重塑103<br/>3.7.1 pivot方法103<br/>3.7.2 melt方法104<br/>3.8 Pandas数据处理实例106<br/>3.8.1 药品销售数据处理实例106<br/>3.8.2 流感与人口数据处理实例110<br/>3.9 本章小结113<br/>3.10 习题114<br/>第4章 数据统计分析119<br/>4.1 基本统计分析119<br/>4.2 分组分析121<br/>4.2.1 定性分组121<br/>4.2.2 定量分组123<br/>4.3 分布分析124<br/>4.4 交叉分析125<br/>4.5 结构分析127<br/>4.6 相关分析128<br/>4.7 应用实例131<br/>4.8 本章小结133<br/>4.9 习题133<br/>第5章 时间序列分析135<br/>5.1 Datetime模块135<br/>5.2 时间序列基础137<br/>5.3 日期时间处理140<br/>5.4 频率转换与重采样143<br/>5.4.1 频率转换143<br/>5.4.2 重采样145<br/>5.5 本章小结151<br/>5.6 习题151<br/>第6章 数据可视化153<br/>6.1 Matplotlib153<br/>6.1.1 线形图153<br/>6.1.2 条形图155<br/>6.1.3 饼图156<br/>6.1.4 散点图158<br/>6.1.5 直方图159<br/>6.2 Seaborn160<br/>6.2.1 关系图161<br/>6.2.2 分布图163<br/>6.2.3 分类图167<br/>6.2.4 回归图170<br/>6.2.5 热力图172<br/>6.3 Pyecharts173<br/>6.3.1 Pyecharts图表类173<br/>6.3.2 Pyecharts图表配置174<br/>6.4 应用实例177<br/>6.5 本章小结182<br/>6.6 习题183<br/>第7章 网络爬虫187<br/>7.1 网络数据获取187<br/>7.2 数据文件操作196<br/>7.3 应用实例203<br/>7.4 本章小结208<br/>7.5 习题208<br/>第8章 MySQL数据库操作210<br/>8.1 MySQL简介210<br/>8.2 MySQL的安装211<br/>8.3 连接、读取和存储214<br/>8.3.1 创建数据库和数据表214<br/>8.3.2 Python连接数据库217<br/>8.3.3 Python读取数据库218<br/>8.3.4 Python存储数据库219<br/>8.4 数据操作222<br/>8.4.1 查询操作222<br/>8.4.2 插入操作223<br/>8.4.3 更新操作225<br/>8.4.4 删除操作226<br/>8.5 应用实例227<br/>8.6 本章小结233<br/>8.7 习题233<br/>附录 NumPy通用函数235<br/>参考文献238
内容摘要
本书基于作者多年来的课程教学经验和利用Python进行数据分析的工程经验编写而成，面向数据分析的初学者，使其具备利用Python开展数据分析工作、解决各专业问题的思维和能力。高校计算机、大数据、人工智能及其他相关专业均可使用本书作为数据分析课程教材。
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