Python数据分析基础教程9787115511577 正版新书正浩图书专营店 pdf pdb 阿里云 极速 mobi caj kindle 下载

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第 1章

数据分析概述 1

1．1 数据的质 1

1．1．1 数据的概念 1

1．1．2 数据的类型 1

1．2 数据分析 2

1．2．1 数据分析的概念 2

1．2．2 数据分析的过程 2

1．2．3 数据分析的作用 5

1．2．4 数据分析的常用工具 5

本章小结 5

思考练

第 2章

Python与数据分析 7

2．1 Python简介 7

2．1．1 Python语言的特点 7

2．1．2 Python解释器 8

2．2 Python与数据分析的关系 8

2．3 Python数据分析常用的类库 8

2．4 Python开发环境的搭建 10

2．5 Python集成开发环境的搭建 13

2．5．1 PyCharm的安装与使用 13

2．5．2 Jupyter Notebook的安装与

使用 19

项目实践 25

本章小结 25

思考练5

第3章

Python语言基础 26

3．1 Python基础语法 26

3．1．1 Python的语法规则 26

3．1．2 常量、变量与标准数据类型 29

3．1．3 第 一个Python程序 30

3．2 Python的数据类型 31

3．2．1 数字 31

3．2．2 字符串 33

3．2．3 Python的数据结构组成 36

3．2．4 列表 36

3．2．5 元组 40

3．2．6 字典 43

3．2．7 集合 48

3．3 Python流程控制语句 50

3．3．1 if条件语句 51

3．3．2 while循环控制语句 52

3．3．3 for循环控制语句 53

3．3．4 range()函数的作用 53

3．3．5 break、continue、pass语句 54

3．4 Python的函数 55

3．4．1 自定义函数 55

3．4．2 设置函数参数 55

3．4．3 返回函数值 57

3．4．4 调用自定义函数 57

3．4．5 局部变量和全局变量 58

3．4．6 函数嵌套 59

3．4．7 匿名函数 60

项目实践 60

本章小结 62

思考练2

第4章

NumPy数组与矢量计算 64

4．1 NumPy概述 64

4．1．1 NumPy简介 64

4．1．2 NumPy的安装与测试 65

4．1．3 SciPy简介及其安装与测试 65

4．1．4 NumPy的简单应用：一维

数组相加 66

4．2 NumPy数组对象 67

4．2．1 创建数组对象 68

4．2．2 选取数组元素 68

4．2．3 数组的属 68

4．2．4 创建数组的其他方法 69

4．2．5 NumPy的数据类型 70

4．3 NumPy数组操作 72

4．3．1 数组的索引和切片 72

4．3．2 修改数组形状 74

4．3．3 数组的展平 75

4．3．4 数组转置和轴对换 76

4．3．5 数组的连接 77

4．3．6 数组的分割 78

4．3．7 数组转换 79

4．3．8 添加/删除数组元素 79

4．4 NumPy数组的矢量计算 81

4．4．1 数组的运算 81

4．4．2 通用函数（ufunc） 83

4．5 NumPy矩阵创建、计算及

操作 84

4．6 数的生成 87

项目实践 89

本章小结 90

思考练0

第5章

用NumP行简单统计

分析 91

5．1 文件读写操作 91

5．1．1 使用NumPy读写文本文件 91

5．1．2 使用NumPy读写制格式

文件 93

5．1．3 使用NumPy读写多维数据

文件 94

5．2 NumPy常用的统计函数 94

5．3 使用NumPy函行统计

分析 98

5．3．1 NumPy的排序函数 98

5．3．2 NumPy的去重与重复函数 100

5．3．3 NumPy的搜索和函数 102

5．4 简单的统计分析 103

项目实践 106

本章小结 107

思考练07

第6章

数据可视化——

Matplotlib库 109

6．1 Matplotlib概述 109

6．1．1 Matplotlib简介 109

6．1．2 Matplotlib的测试、安装与

导入 110

6．1．3 IPython及pylab模式 111

6．2 使用pyplot创建图形 111

6．2．1 创建简单图形 111

6．2．2 创建子图 114

6．3 Matplotlib参数配置 115

6．3．1 matplotlibrc配置文件 115

6．3．2 设置动态rc参数 116

6．4 分析变量间关系图 117

6．4．1 绘制散点图 117

6．4．2 绘制折线图 119

6．5 分析变量数据分布和分散

状况 1

6．5．1 绘制直方图 1

6．5．2 绘制柱状图 122

6．5．3 绘制饼图 123

6．5．4 绘制箱线图 125

项目实践 126

本章小结 127

思考练27

第7章

pandas数据分析基础 128

7．1 pandas概述 128

7．1．1 pandas简介 128

7．1．2 pandas测试、安装与

导入 129

7．2 pandas的数据结构及常用

操作 130

7．2．1 Series对象及常用操作 130

7．2．2 DataFrame对象及常用

操作 134

7．3 pandas的索引 141

7．3．1 Index索引对象 141

7．3．2 Index对象的属和方法 141

7．3．3 重新索引 143

7．3．4 层级索引 144

7．4 pandas数据结构之间的

运算 148

7．4．1 算术和数据对齐 148

7．4．2 算术运算方法 149

7．4．3 DataFrame与Series对象

之间的运算 150

7．5 pandas的函数应用 151

7．5．1 数据筛选 151

7．5．2 apply()函数 151

7．5．3 数据统计函数 153

7．5．4 DataFrame格式化函数 153

7．5．5 排序和排名 154

7．6 数据读取与写入 156

7．6．1 读/写文本文件 156

7．6．2 读/写Excel文件 158

7．6．3 读/写数据库文件 159

7．6．4 读/写JSON文件 162

7．7 数据分析方法 163

7．7．1 基本统计分析 163

7．7．2 分组分析 164

7．7．3 分布分析 165

7．7．4 交叉分析 166

7．7．5 结构分析 168

7．7．6 相关分析 169

项目实践 171

本章小结 171

思考练72

第8章

用panda行数据

预处理 173

8．1 数据清洗 173

8．1．1 重复值的处理 173

8．1．2 缺失值的处理 174

8．1．3 异常值的处理 177

8．2 数据合并 178

8．2．1 按键连接数据 179

8．2．2 沿轴连接数据 181

8．2．3 合并重叠数据 184

8．3 数据抽取 185

8．3．1 字段抽取与拆分 185

8．3．2 记录抽取 186

8．4 重塑层次化索引 187

8．5 映射与数据转换 188

8．5．1 用映射替换元素 189

8．5．2 用映射添加元素 190

8．5．3 重命名轴索引 190

8．6 排列与抽样 191

8．7 日期转换、日期格式化和日期

抽取 192

8．8 字符串处理 194

8．8．1 内置的字符串法 194

8．8．2 正则表达式 196

8．8．3 矢量化的字符串函数 1

项目实践 3

本章小结 4

思考练04

第9章

机器学cikit-learn

入门 6

9．1 机器学 6

9．2 scikit-learn概述 8

9．2．cikit-learn介绍 8

9．2．2 scikit-learn测试、安装和

导入 9

9．3 第 一个机器学 9

9．4 使用scikit-lear行机器

学10

9．4．1 Seaborn绘图 210

9．4．2 准备数据集 215

9．4．3 选择模型 2

9．4．4 调整参数训练和测试模型 223

项目实践 226

本章小结 228

思考练28

第 10章

电影数据分析项目 230

10．1 项目描述 230

10．2 准备数据 231

10．3 数据清洗 231

10．4 数据分析与数据可视化 232

本章小结 238

思考练38

参考文献 239

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