Python数据分析基础（全国高等院校应用型创新规划教材·计算机系列）

图书标准信息

• 作者 余本国 著
• 出版社 清华大学出版社
• 出版时间 2017-09
• 版次 1
• ISBN 9787302478904
• 定价 39.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 232页
• 字数 279千字
• 正文语种 简体中文

【内容简介】

　　Python是由Guido van Rossum于20世纪80年代末和90年代初，在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的。它是一种面向对象的、用途非常广泛的编程语言，具有非常清晰的语法特点，适用于多种操作系统。目前Python在国际上非常流行，正在得到越来越多的应用。

 

　　Python可以完成许多任务，功能非常强大，其利用Pandas处理大数据的过程，由于Pandas库的使用能够很好地展现数据结构，成为近来Python项目中经常使用的热门技术，并且R和Spark对Python都有很好的调用接口，甚至在内存使用方面都有优化。

 

　　本书根据作者多年教学经验编写，条理清楚，内容深浅适中，尽量让读者从实例出发，结合课后练习，少走弯路。本书涉及的内容主要包括Python数据类型与运算、流程控制及函数与类、Pandas库的数据处理与分析等。在本书的最后，还附带了一些文件读写、网络爬虫、矩阵计算等最基本的内容。

 

　　本书可以作为本科生、研究生以及科研人员学习Python的基础教材。

 

【目录】

目录

 

第1章Python简介1

 

1.1安装Python2

 

1.2Python2和Python3的区别5

 

本章小结8

 

练习8

 

第2章Python数据类型与运算9

 

2.1数据类型11

 

2.2运算符与功能命令12

 

2.2.1算数运算符12

 

2.2.2比较运算符12

 

2.2.3赋值运算符13

 

2.2.4常量与变量15

 

2.2.5字符串16

 

2.2.6字符串索引与切片18

 

2.2.7输入和输出20

 

2.2.8原始字符串21

 

2.2.9range22

 

2.2.10元组、列表、字典、集合22

 

2.2.11格式化输出37

 

2.2.12strip、split40

 

2.2.13divmod()42

 

2.2.14join()42

 

本章小结43

 

练习47

 

第3章流程控制及函数与类49

 

3.1流程控制52

 

3.1.1if-else52

 

3.1.2for循环53

 

3.1.3while循环54

 

3.1.4continue和break54

 

3.2遍历56

 

3.2.1range()函数56

 

3.2.2列表与元组的遍历59

 

3.3函数61

 

3.3.1函数的定义61

 

3.3.2函数的使用62

 

3.3.3形参和实参63

 

3.3.4参数的传递和改变63

 

3.3.5变量的作用域66

 

3.3.6函数参数的类型68

 

3.3.7任意个数的参数70

 

3.3.8函数调用71

 

3.4函数式编程74

 

3.4.1lambda74

 

3.4.2reduce()75

 

3.4.3filter()76

 

3.4.4map()77

 

3.4.5行函数77

 

3.5常用的内置函数78

 

3.5.1sum78

 

3.5.2zip79

 

3.5.3enumerate80

 

3.5.4max和min81

 

3.5.5eval81

 

3.5.6判断函数83

 

3.6常见的错误显示86

 

3.6.1常见的错误类型87

 

3.6.2初学者常犯的错误89

 

3.6.3try93

 

3.6.4assert95

 

3.6.5raise95

 

3.7模块和包96

 

3.7.1模块(module)96

 

3.7.2包(package)100

 

3.7.3datetime和calendar模块101

 

3.7.4urllib模块105

 

3.8类106

 

本章小结109

 

练习109

 

第4章Python数据分析实战113

 

4.1关于Pandas114

 

4.1.1什么是Pandas114

 

4.1.2Pandas中的数据结构114

 

4.1.3Pandas的安装方法114

 

4.1.4在Anaconda中安装

 

第三方库118

 

4.2数据准备119

 

4.2.1数据类型119

 

4.2.2数据结构120

 

4.2.3数据导入128

 

4.2.4数据导出131

 

4.3数据处理133

 

4.3.1数据清洗133

 

4.3.2数据抽取138

 

4.3.3排名索引147

 

4.3.4数据合并151

 

4.3.5数据计算154

 

4.3.6数据分组156

 

4.3.7日期处理157

 

4.4数据分析162

 

4.4.1基本统计162

 

4.4.2分组分析163

 

4.4.3分布分析165

 

4.4.4交叉分析167

 

4.4.5结构分析169

 

4.4.6相关分析170

 

4.5数据可视化172

 

4.5.1饼图172

 

4.5.2散点图174

 

4.5.3折线图176

 

4.5.4柱形图180

 

4.5.5直方图183

 

本章小结184

 

练习184

 

第5章其他187

 

5.1文件读写操作188

 

5.1.1文件的读写方法189

 

5.1.2文件的其他方法190

 

5.1.3文件的存储和读取190

 

5.2with语句192

 

5.3Anaconda下安装statsmodels包193

 

5.4关于Spyder界面恢复默认状态的

 

处理195

 

5.5关于Python计算精度的问题197

 

5.6矩阵运算200

 

5.6.1创建矩阵200

 

5.6.2矩阵属性200

 

5.6.3解线性方程组201

 

5.6.4线性规划最优解202

 

5.7正则表达式203

 

5.8使用urllib打开网页209

 

5.9网页数据抓取212

 

5.10读取文档217

 

本章小结222

 

练习222

 

参考文献224