• Python数据分析从入门到精通(微课视频版)
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Python数据分析从入门到精通(微课视频版)

44 4.9折 89.8 全新

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作者蔡驰聪 著

出版社水利水电出版社

出版时间2021-05

版次1

装帧其他

货号58494443

上书时间2024-12-19

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品相描述:全新
图书标准信息
  • 作者 蔡驰聪 著
  • 出版社 水利水电出版社
  • 出版时间 2021-05
  • 版次 1
  • ISBN 9787517092155
  • 定价 89.80元
  • 装帧 其他
  • 开本 16开
  • 纸张 胶版纸
  • 页数 360页
  • 字数 515.000千字
【内容简介】
技术讲解透彻 (1)知识体系完善,从Python基础入门,到数据处理介绍,到数据实战分析,流程图、各种数据可视化图示等,简单易学。 (2)配视频讲解,打消读者未学先怯的心理, 给初学者一个定心丸。 (3)增加习题和答案, 便于选做教材的学习巩固和提供,配套资源多元化可以帮助读者快速入门。 (4)QQ交流,解决学习难题。 实例丰富 编写形式更加贴近读者 (1)多用图示。 (2)注释详细,做到句有句注释,段有段注释。 (3)避免整页、大段的源代码,一定设法分开,没有必要的省略,放在光盘中。 (4)常见的术语讲清楚。 (5)语言通俗易懂、循序渐进,多用对比、比喻等写作手法增加印象,降低难度。
【作者简介】


沈阳理工大学,自动化专业,学士沈阳建筑大学,机械制造及其自动化专业,硕士读研期间在期刊发表4篇文章,均为作者,现供职于深圳市兴海物联科技有限公司,担任软件业务部云业务线的人工智能技术顾问并从事web后台开发和人工智能算研究与应用,熟练使用python和java语言进行不同类型项目开发,主持开发智慧园区视频分析项目,并成功上线运营,已有一篇发明专利在审核中。
【目录】
第1章Python开发环境搭建

1.1 Python简介

1 .2 Anaconda的下载和安装

1 .3编写第一个Python程序

1 .3. 1 JupyterNotebook操作界而

简介

1 .3.2第一个Python程序

1 .3.3编写程序的流程

1 .4添加注释以提高Python代码的可读性

1. 5学习Python的好帮手

镕2章Python快速A.

2.1 Python语法概述

2.1. 1数据类型

2.1 .2变量

2.1. 3表达式和语句

2.1. 4函数

2.1 .5对象方法的调用

2.2 Python常规数据类型

2.2.1常用的数学运算

2. 2 .2操作文本数据

2.2. 3时间日期数据

2.2 .4练习题

2. 3 Python常用数据结构

2.3 .1顺序结构——列表

2.3. 2顺序结构应用实例——队列

2.3. 3映射结构——字典

2 .3 .4映射结构应用实例

——通信录

2. 3 .5元组

2.3. 6 for循环用于遍历数据

结构

2.3. 7练习题

2.4 Python常用控制结构

2.4 .1代码块与判断条件

2.4 .2根据不同条件执行不同

操作

2.4. 3 for循环

2.4 .4 while循环

2.4 .5 range()函数

2.4 .6控制结构的嵌套

2. 4 .7跳出循环

2.4 .8

zlp()函数

2.4. 9列表推导式

2.4 .10用Python实现简单的

猜数游戏

2. 5用函数简化代码

2.5.1定义函数

2 .5. 2用函数简化代码的实例

2.5 .3模块

2.5 .4匿名函数

2.5. 5列表推导式和函数

2. 5 .6字符串格式化

2.5 .7练习题

2.6面向对象入门

2.6.1面向对象的基本感念

2.6.2Python中的面向对象

2.6.3用Python模拟一个简单地角色扮演游戏

2.6.4练习题

2.7小结

第3章数据分析入门

3.1数据分析概述

3.1.1数据分析的作用

3.1. 2常用数据分析指标

3.2数据分析的基本流程

第4章常用数据分析包

4.1 Pandas简介

4 .2 Series数据结构

4.2 .1 Series简介

4 .2. 2创建Series

4 .2 .3读取Series

4.2. 4修改Series

4.2. 5白动对齐

4.3 DataFrame数据结构

4.3. 1 DataFrame概述

4.3. 2创建DataFrame

4.3. 3使用切片运算符读取

DataFrame

4 .3 .4 Ioc属性和iloc属性

4. 3. 5遍历DataFrame

4 .4 NitmPy

4. 4.1创建NumPy数组

4. 4 .2 NumPy数组的数据类型

转换

4.4 3 NumPy数组的数据选择

4 4 4 NumPy数组的常用属性

4.4 5 NumPy数蛆的运算

4.4 6添加元素和删除元素

4.4 7 NumPy数组的排序

4.4. 8 NumPy数组的转置与反转

4.4. 9 NumPy数组的合并    

4.4.10 NumPy数组的拆分  习

4.4 .11 NumPy数组与统计函数

4.4. 12 NumPy数组与数学函数

4.4.13随机选择元素    

4,4 14复制NumPy数组   

4 .5小结   

第5章数据的导入与导出    

5. 1

Windows文件路径

5.2读取Excel文件

5.3读取CSV文件    

5 .4导出数据到Excel文件和CSV文件    

5.5读取挑t文件   

5.6读取JSON数据    

5.7读取关系数据库    

5. 7.1粪比Excel并理解关系

数据库中的概念    

5.7 .2安装MySQL    

5.7. 3安装sqlalchemy和mysql·

connector-python

5.7. 4 Pandas读取数据库

5. 7 .5

SELECT语句

5. 7 .6导出数据库的数据到Excel

文件

5 .7. 7大数据量的应对方法

5. 8小结

......

第6章数据预处理

第7章数据表的筛选与转换

第8章数据表的聚合与分组运算

第9章数据可视化

第10章产品数据分析

第11章客户数据分析

第12章营销数据分析

练习题答案
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