Python数据分析与可视化教程
￥ 20.94 3.0折 ￥ 69.8 八五品
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山东枣庄
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作者夏敏捷,尚展垒
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115626844
出版时间2024-01
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
定价69.8元
货号9787115626844
上书时间2024-11-27
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商品详情
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基本信息
书名:Python数据分析与可视化教程
定价：69.80元
作者:夏敏捷,尚展垒
出版社：人民邮电出版社
出版日期：2024-01-01
ISBN：9787115626844
字数：
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版次：
装帧：平装
开本：128开
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编辑推荐
1.本书通过编写经典、有趣的案例来教授Python数据分析与可视化，并且采用可视化展示效果。通过实例来解释数据分析的原理和方式。2.列出完整的案例代码，对源代码进行了详细解说。并且每章都有实训内容。3.每款案例均提供详细的设计思路、关键技术分析以及具体的解决步骤方案，让读者进入Python数据分析的大门，真正了解数据分析设计的秘密同时掌握相应技巧。
内容提要
本书以Python 3.9为编程环境，从Python编程基础到扩展库，再到数据分析，逐步展开Python数据分析与可视化教学。本书首先简要介绍数据分析与可视化的相关概念，并介绍Python基础知识；然后按照数据分析的主要步骤，重点介绍与数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化以及机器学习建模过程相关的扩展库，包括NumPy、Pandas、BeautifulSoup、sklearn、Matplotlib、seaborn、pyecharts等；最后通过股票数据量化分析和销售业客户价值数据分析两个案例实战演示Python和相关扩展库的应用，将Python数据分析和可视化知识与实用案例有机结合。本书适合作为高等院校本科生“数据分析”等课程的教材，也适合作为数据分析初学者的自学用书，还适合从事数据分析相关工作的工程师和爱好者阅读。
目录
1.1 数据与大数据 11.2 数据分析 21.3 数据可视化 31.3.1 数据可视化的目标 31.3.2 数据可视化的作用 41.3.3 数据可视化的优势 51.4 数据分析流程 51.5 Python数据分析与可视化 61.5.1 为什么选择Python做数据分析 61.5.2 Python数据分析与可视化常用类库 71.6 Jupyter Notebook的安装和使用 81.6.1 Jupyter Notebook的安装 81.6.2 Jupyter Notebook的使用 91.7 PyCharm的安装和使用 11习题 13实验一 熟悉Python开发环境 132.1 Python语言简介 152.2 Python语言基本语法 162.2.1 Python基础数据类型 162.2.2 Python数据结构 172.2.3 Python控制语句 262.2.4 Python函数与模块 312.3 Python面向对象程序设计 362.3.1 定义和使用类 362.3.2 构造函数 372.3.3 析构函数 382.3.4 实例属性和类属性 382.3.5 私有成员与公有成员 392.3.6 方法 402.3.7 类的继承 412.4 Python图形用户界面设计 432.4.1 创建Windows窗口 432.4.2 几何布局管理器 442.4.3 Tkinter组件 472.4.4 Python事件处理 582.4.5 图形用户界面设计应用案例 622.5 操作常用文件 652.5.1 操作CSV文件 652.5.2 操作Excel文件 672.5.3 操作JSON文件 702.6 Python的第三方库 72习题 73实验二 基于Tkinter的GUI程序开发 743.1 NumPy数组的使用 813.1.1 NumPy数组说明 813.1.2 NumPy数组中的元素访问 853.1.3 NumPy数组的运算 863.1.4 NumPy数组的形状操作 893.2 NumPy中的矩阵对象 913.3 NumPy中的数据统计分析 923.3.1 排序 923.3.2 数据去重与数据重复 94习题 96实验三 NumPy数据分析应用 974.1 Pandas 1024.1.1 Series 1024.1.2 DataFrame 1054.2 Pandas统计 1124.2.1 基本统计 1124.2.2 分组统计 1134.3 Pandas排序和排名 1144.3.1 Series的排序 1144.3.2 DataFrame的排序 1154.3.3 Series和DataFrame的排名 1164.4 Pandas筛选和过滤 1184.4.1 筛选 1184.4.2 按筛选条件进行汇总 1204.4.3 过滤 1214.5 Pandas数据透视表和交叉表 1224.5.1 数据透视表 1224.5.2 交叉表 1254.6 Pandas数据导入导出 1264.6.1 导入CSV文件 1264.6.2 导入其他格式文件 1274.6.3 导出Excel文件 1274.6.4 导出CSV文件 1284.6.5 读取和写入数据库 1284.7 Pandas日期处理 1294.8 Pandas数据运算 1334.8.1 简单算术运算 1334.8.2 应用函数运算 1344.9 Pandas数据分析应用案例——学生成绩统计分析 136习题 140实验四 Pandas数据分析应用 1415.1 HTTP与网络爬虫相关知识 1455.2 urllib库 1465.2.1 urllib库简介 1465.2.2 urllib库的基本使用 1475.3 BeautifulSoup库 1555.3.1 BeautifulSoup库概述 1555.3.2 BeautifulSoup库的四大对象 1565.3.3 BeautifulSoup库解析文档树 1585.4 requests库 1615.4.1 requests库的使用 1615.4.2 requests库的应用案例 1655.5 动态网页爬虫 1685.5.1 AJAX动态网页爬取 1685.5.2 动态网页爬虫——爬取今日头条新闻 1715.6 Selenium实现AJAX动态加载 1725.6.1 安装Selenium 1725.6.2 Selenium详细用法 1745.6.3 Selenium应用案例 1775.6.4 Selenium处理滚动条 1795.6.5 Selenium动态加载——爬取今日头条新闻 1805.7 爬虫应用案例——Python爬取新浪国内新闻 1815.8 爬虫应用案例——Python爬取豆瓣电影TOP 250 184习题 187实验五 Python爬取网页信息 1876.1 数据处理 1926.1.1 数据清理 1926.1.2 数据集成 1956.1.3 数据变换与数据离散化 1956.2 Pandas数据清理 1966.2.1 处理缺失值 1976.2.2 处理重复值 2016.2.3 处理格式错误 2026.2.4 处理错误数据 2026.2.5 处理异常值 2036.3 Pandas数据集成 2046.3.1 SQL合并/连接 2046.3.2 字段合并 2066.3.3 记录合并 2066.4 Pandas数据变换与数据离散化 2116.4.1 简单函数变换 2116.4.2 数据标准化 2126.4.3 数据离散化 2136.5 Pandas数据分析 2146.5.1 描述性分析 2146.5.2 分布分析 2156.5.3 相关分析 217习题 218实验六 数据处理与数据分析 2187.1 机器学习基础 2257.1.1 机器学习概念 2257.1.2 机器学习分类 2257.1.3 机器学习流程 2267.1.4 机器学习库sklearn的安装 2277.2 机器学习库sklearn的应用 2287.2.1 sklearn常用数据集 2297.2.2 聚类 2307.2.3 分类 2327.2.4 回归 2337.2.5 主成分分析 2357.2.6 鸢尾花相关的分类、预测及降维 236习题 240实验七 sklearn机器学习应用 2408.1 Matplotlib绘图可视化 2448.1.1 Matplotlib.pyplot模块——快速绘图 2448.1.2 绘制直方图、条形图、散点图、饼图 2508.1.3 交互式标注 2548.2 seaborn绘图可视化 2548.2.1 seaborn安装和内置数据集 2548.2.2 seaborn设置背景与边框 2558.2.3 seaborn绘制散点图 2568.2.4 seaborn绘制折线图 2588.2.5 seaborn绘制直方图 2608.2.6 seaborn绘制条形图 2638.2.7 seaborn绘制线性回归模型 2638.2.8 seaborn绘制箱线图 2648.3 pyecharts绘图可视化 2678.3.1 安装pyecharts 2678.3.2 体验图表 2688.3.3 常用图表 2718.4 Pandas数据分析应用案例——天气数据分析和展示 2778.4.1 爬取数据 2778.4.2 Pandas处理分析数据 2798.4.3 数据可视化展示 2798.5 数据可视化应用案例——学生成绩分布条形图展示 2818.5.1 程序设计的思路 2828.5.2 程序设计的步骤 282习题 284实验八 数据可视化 2849.1 股票数据量化分析的背景与功能 2919.2 程序设计的思路 2919.3 程序设计的步骤 29210.1 销售业客户价值数据分析的意义 30510.2 程序设计的思路 30510.3 程序设计的步骤 306参考文献 320
作者介绍
夏敏捷 中原工学院教师，主要研究项目及领域：计算机、可视化、游戏开发等。 个人荣誉：2019年度被评为校级师德标兵，2020年度被评为校级教学名师。 出版图书： 《Python项目案例开发从入门到实战》清华大学出版社，2019年, 年销量8000册。 《Python程序设计——从基础开发到数据分析（微课版）》清华大学出版社，2020年，年销量8000册。 《Python基础入门-微课视频版》清华大学出版社，2021年，年销量5000。
序言
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