Python数据分析与可视化从入门到精通

图书标准信息

• 作者 高博；刘冰；李力
• 出版社 北京大学出版社
• 出版时间 2020-03
• 版次 1
• ISBN 9787301310489
• 定价 79.00元
• 装帧 其他
• 开本 128开
• 纸张 胶版纸
• 页数 336页
• 字数 471千字

【内容简介】

本书以“零基础”为起点，系统地介绍了Python在数据处理与可视化分析方面的应用。全书共分3篇12章内容，具体安排如下。
  第1篇：基础篇，包括第1-4章。第1章 先来认识一下大蟒：Python入门。第2章 磨好利牙，子弹上膛：准备好工作环境。第3章 大蟒的基本技能之一：Python语言基础。第4章 大蟒的基本技能之二：Python语言进阶。
  第2篇：应用篇，包括第5-11章。第5章 给大蟒找食：Python的数据存取操作。第6章 洗干净了再吃：使用Python预处理数据。第7章 什么食物有营养：大数据分析及可视化基础知识。第8章 大蟒神通之一：使用matplotlib绘制基础图形。第9章 大蟒神通之二：使用matplotlib美化和修饰图形。第10章 大蟒神通之三：数据可视化之3D图形应用。第11章 大蟒神通之四：使用图像和地图绘制图表。
  第3篇：实战篇，第12章 综合案例：全国县级市天气预报数据可视化分析。以抓取中国天气网相关数据存入MySQL数据库，并绘制相应图形为主线，综合本书各章知识点介绍了数据采集、清理、保存以及绘制可视化图形的基本步骤和方法。
  本书既适合希望从事Python数据处理与可视化的用户学习，也适合广大职业院校作为相关专业教材，还可作为社会培训班的参考用书。

【作者简介】

高博，高级工程师，IT杂家。主要研究方向为云计算与大数据、数据可视化等，熟悉.Net、PHP、Python，DevOps，MySQL、SQLServer等技术和工具。作为第一作者编写了《Discuz!社区管理员实用教程》《代码的力量——Discuz!源码分析与插件开发实例进阶》《PHP MySQL AJAX Web开发给力起飞》，参与编写了《Web 2.0社区网站实用宝典》《ASP.NET 4.0 MVC敏捷开发给力起飞》《Java Web应用开发给力起飞》等书籍。主持省部级纵向课题3项，参与纵向、横向课题16项，获得软件著作权12项。

刘冰，博士研究生，重庆邮电大学计算机科学与技术学院/人工智能学院教师，先后翻译出版程序设计、图像处理、计算机视觉等领域著作4部，编写教材5部，获发明专利2项，发表SCI/EI论文4篇，参与国家级、省部级项目3项。荣获重庆邮电大学优秀班主任、优秀班导师、优秀青年教师等荣誉称号。

李力，毕业于西安交通大学计算机学院，现工作于教育考试招生战线，曾长期在国防军工单位从事网络战、信息战研究，擅长需求分析与设计，参与纵、横向课题12项，获得软件著作权4项。

【目录】

第1篇 基础篇

第1章 认识大蟒：Python快速入门 2

1.1 什么是大蟒（Python） 3

1.2 Python是位“年轻的老同志” 3

1.3 Python语言有什么特点 5

1.4 Python语言的应用领域 7

★新手问答★ 8

本章小结 8

第2章 磨好利牙，子弹上膛：准备好工作环境 9

2.1 版本的比较与选择 10

2.2 在Windows上安装Python 14

2.2.1　下载安装程序 15

2.2.2　图解安装步骤 17

2.3 在macOS上安装Python 19

2.3.1　版本选择 20

2.3.2　下载安装程序 20

2.3.3　图解安装步骤 22

2.4 选择合适的开发工具 26

2.4.1　Anaconda 26

2.4.2　Visual Studio 27

2.4.3　PyCharm 27

2.4.4　Eclipse 28

2.4.5　Komodo 29

2.4.6　Visual Studio Code/Sublime/EditPlus/UltraEdit 30

2.5 安装所需的第三方组件（库） 30

2.5.1　安装Matplotlib、NumPy和SciPy 31

2.5.2　安装Python Imaging Library（Pillow） 34

2.5.3　安装Requests 35

2.5.4　安装BeautifulSoup 36

2.5.5　安装Pandas 37

2.5.6　安装Basemap 39

2.5.7　安装SQLAlchemy 40

★新手问答★ 42

★小试牛刀★ 42

本章小结 44

第3章 大蟒的基本技能之一：Python语言基础 45

3.1 基本概念 46

3.1.1　变量 46

3.1.2　保留字 47

3.1.3　注释 48

3.1.4　行与缩进 49

3.2 数据类型 50

3.2.1　Number 50

3.2.2　Bool 54

3.2.3　String 55

3.2.4　正则表达式 58

3.2.5　List 63

3.2.6　Tuple 69

3.2.7　Set 70

3.2.8　Dictionary 73

3.3 运算符 74

3.3.1　算术运算符 74

3.3.2　比较（关系）运算符 74

3.3.3　赋值运算符 75

3.3.4　逻辑运算符 76

3.3.5　位运算符 77

3.3.6　成员运算符 78

3.3.7　身份运算符 78

3.3.8　运算符优先级 79

★新手问答★ 79

★小试牛刀★ 80

本章小结 80

第4章 大蟒的基本技能之二：Python语言进阶 81

4.1 流程控制 82

4.1.1　条件语句 82

4.1.2　循环语句 85

4.1.3　break、continue和pass 87

4.2 异常处理 89

4.3 函数 92

4.3.1　函数的基本概念 92

4.3.2　变量作用域 99

4.3.3　迭代器和生成器 100

4.3.4　装饰器 105

4.4 面向对象编程 107

4.4.1　类和对象 108

4.4.2　魔术方法 114

4.5 文件操作 116

★新手问答★ 119

★小试牛刀★ 119

本章小结 120

第2篇 应用篇

第5章 给大蟒找食：Python的数据存取操作 122

5.1 餐前小食：文本文件的数据存取 123

5.1.1　基于分隔符的文本数据文件 123

5.1.2　基于JSON格式的文本文件 129

5.2 开胃菜：Excel文件的数据存取 132

5.2.1　Excel的模块和库 132

5.2.2　读取Excel文件 133

5.2.3　生成Excel文件并写入数据 135

5.3 主菜：写一个爬虫来收集网页数据 136

5.3.1　爬虫的概念 136

5.3.2　写一个简单的爬虫 137

5.3.3　保存爬取到的数据 140

5.4 主菜：操作MySQL数据库 141

5.4.1　MySQL数据库是什么 142

5.4.2　选择并安装MySQL数据库连接组件 142

5.4.3　连接到MySQL数据库 143

5.4.4　把数据放进去 145

5.4.5　把数据拿出来 149

5.4.6　删除和更新数据 151

5.5 甜点：ORM框架 153

★新手问答★ 159

★小试牛刀★ 160

本章小结 162

第6章 洗干净了再吃：使用Python预处理数据 163

6.1 清洗和预处理数据的原因及方法 164

6.1.1　数据清洗和预处理的意义及原则 164

6.1.2　脏数据清洗方法 165

6.2 使用Pandas预处理数据 167

6.2.1　Pandas数据结构 167

6.2.2　预处理数据 171

★新手问答★ 177

★小试牛刀★ 177

本章小结 182

第7章 有营养的食物：大数据分析及可视化基础知识 183

7.1 大数据的概念 184

7.2 大数据分析 186

7.2.1　数据收集 186

7.2.2　数据存储 186

7.2.3　资源管理与服务协调 187

7.2.4　计算引擎 187

7.2.5　数据分析 188

7.2.6　数据可视化 188

7.3 使用NumPy和SciPy快速处理数据 188

7.3.1　使用NumPy处理多维数组 188

7.3.2　使用SciPy完成高级数学计算 195

★新手问答★ 202

★小试牛刀★ 202

本章小结 206

第8章 大蟒神通之一：使用Matplotlib绘制基础图形 207

8.1 绘制简单图形 208

8.1.1　使用plot()绘制折线图 208

8.1.2　使用bar()绘制柱状图 210

8.1.3　使用barh()绘制条形图 214

8.1.4　使用hist()绘制直方图 215

8.1.5　使用pie()绘制饼图 218

8.1.6　使用polar()绘制雷达图 220

8.1.7　使用scatter()绘制散点图 221

8.1.8　使用stem()绘制棉棒图 222

8.1.9　使用boxplot()绘制箱线图 223

8.1.10　使用errorbar()绘制误差棒图 225

8.1.11　使用stackplot()绘制堆积折线图 227

8.1.12　使用broken_barh()绘制间断条形图 228

8.1.13　使用step()绘制阶梯图 229

8.2 绘制高级图形 231

8.2.1　对数图 231

8.2.2　频谱图 232

8.2.3　矢量场流线图 233

8.2.4　绘制两个变量间的互相关图形 234

★新手问答★ 235

★小试牛刀★ 236

本章小结 238

第9章 大蟒神通之二：使用Matplotlib美化和修饰图形 239

9.1 调整坐标轴和刻度 240

9.1.1　设置坐标轴刻度 240

9.1.2　设置坐标轴的标签文本 241

9.1.3　绘制刻度线的网格线 243

9.1.4　移动坐标轴的位置 244

9.2 添加标题、图例和注释文本 245

9.2.1　设置标题的展示样式 246

9.2.2　设置图例的展示样式 248

9.2.3　添加注释文本 249

9.3 设置线形和文本字体 251

9.3.1　设置线形样式 251

9.3.2　设置文本属性和字体属性 253

9.4 使用颜色 258

9.4.1　使用颜色参数 258

9.4.2　使用色彩映射和添加颜色标尺 259

9.5 划分画布 262

★新手问答★ 263

★小试牛刀★ 264

本章小结 266

第10章 大蟒神通之三：数据可视化之3D图形应用 267

10.1 创建3D可视化图表 268

10.1.1　3D柱状图和3D直方图 268

10.1.2　3D线框图、3D曲面图和3D三翼面图 270

10.2 使用Matplotlib创建动画 273

★新手问答★ 275

★小试牛刀★ 276

本章小结 278

第11章 大蟒神通之四：图像处理 279

11.1 使用Python Imaging Library处理图像 280

11.2 生成CAPTCHA图像 283

★新手问答★ 286

★小试牛刀★ 286

本章小结 288

第3篇 实战篇

第12章 综合案例：全国县级市天气预报的数据可视化分析 290

12.1 目标与计划 291

12.1.1　具体目标 291

12.1.2　工作计划 293

12.2 确定目标数据 293

12.3 试验抓取数据 297

12.4 保存数据入库 299

12.5 检查清理数据 310

12.5.1　检查数据完整性与合法性 310

12.5.2　清理或预处理数据 311

12.6 绘制图形图表 311

本章小结 314

附录 315

附录A Python命令行参数处理模块argparse简介 316

附录B Python编程代码的风格 319

附录C Python常见面试题精选 321