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從零開始學Python數據分析(視頻教學版)

  • 作者：編者:羅攀
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111606468
  • 出版日期：2018/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：260
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    網路中的信息是很龐大的。如何提取這些信息？如何分析這些信息？這都需要用到數據分析技術。而數據分析技術的首選語言是Python，而本書便是一本適合「小自」學習Python數據分析的入門圖書，書中不僅有各種分析框架的使用技巧，而且也有各類數據圖表的繪製方法。本書通過講解多個案例，讓讀者體驗數據背後的樂趣。羅攀編著的《從零開始學Python數據分析（視頻教學版）》共11章，核心內容包括Python數據分析環境安裝、NumPy基礎、pandas基礎、外部數據讀取與存儲、數據清洗與整理、數據分組與聚合、matplotlib可視化、seaborn可視化、pyecharts可視化、時間序列、網站日誌分析綜合案例等。
    本書適合Python數據分析的初學者和愛好者閱讀，也適合作為各類院校相關專業的教學用書，同時還適合相關社會培訓機構作為Python數據分析的培訓教材或者參考書。
作者介紹
編者:羅攀
    羅攀，知名論壇Python爬蟲專題管理員。擅長Python爬蟲技術，並對Python數據分析與挖掘也有研究。曾經在CSDN等多個知名博客網站發表多篇技術文章，深受讀者的喜愛。目前從事線上Python網路爬蟲的培訓工作。
目錄
前言
第1章  Python環境搭建與使用
  1.1  Anaconda的安裝和使用
    1.1.1  Anaconda的安裝
    1.1.2  Anaconda的使用
  1.2  Jupyter Notebook的使用
    1.2.1  更改工作空間
    1.2.2  界面介紹與使用
第2章  NumPy入門和實戰
  2.1  ndarray多維數組
    2.1.1  創建ndarray數組
    2.1.2  ndarray對象屬性
    2.1.3  ndarray數據類型
    2.1.4  數組變換
    2.1.5  NumPy的隨機數函數
  2.2  數組的索引和切片
    2.2.1  數組的索引
    2.2.2  數組的切片
    2.2.3  布爾型索引
    2.2.4  花式索引
  2.3  數組的運算
    2.3.1  數組和標量間的運算
    2.3.2  通用函數
    2.3.3  條件邏輯運算
    2.3.4  統計運算
    2.3.5  布爾型數組運算
    2.3.6  排序
    2.3.7  集合運算
    2.3.8  線性代數
  2.4  數組的存取
    2.4.1  數組的存儲
    2.4.2  數組的讀取
  2.5  綜合示例——圖像變換
第3章  pandas入門和實戰
  3.1  pandas數據結構
    3.1.1  創建Series數據
    3.1.2  創建DataFrame數據
    3.1.3  索引對象
  3.2  pandas索引操作
    3.2.1  重新索引
    3.2.2  更換索引
    3.2.3  索引和選取
    3.2.4  操作行和列
  3.3  pandas數據運算
    3.3.1  算術運算
    3.3.2  函數應用和映射
    3.3.3  排序
    3.3.4  匯總與統計
    3.3.5  唯一值和值計數
  3.4  層次化索引

    3.4.1  層次化索引簡介
    3.4.2  重排分級順序
    3.4.3  匯總統計
  3.5  pandas可視化
    3.5.1  線形圖
    3.5.2  柱狀圖
    3.5.3  直方圖和密度圖
    3.5.4  散點圖
  3.6  綜合示例——小費數據集
    3.6.1  數據分析流程
    3.6.2  數據來源
    3.6.3  定義問題
    3.6.4  數據清洗
    3.6.5  數據探索
第4章  外部數據的讀取與存儲
  4.1  文本數據的讀取與存儲
    4.1.1  CSV文件的讀取
    4.1.2  TXT文件的讀取
    4.1.3  文本數據的存儲
  4.2  JSON和Excel數據的讀取與存儲
    4.2.1  JSON數據的讀取與存儲
    4.2.2  Excel數據的讀取與存儲
  4.3  資料庫的讀取與存儲
    4.3.1  連接資料庫
    4.3.2  讀取資料庫
    4.3.3  存儲資料庫
  4.4  Web數據的讀取
    4.4.1  讀取HTML表格
    4.4.2  網路爬蟲
第5章  數據清洗與整理
  5.1  數據清洗
    5.1.1  處理缺失值
    5.1.2  移除重複數據
    5.1.3  替換值
    5.1.4  利用函數或映射進行數據轉換
    5.1.5  檢測異常值
    5.1.6  虛擬變數
  5.2  數據合併和重塑
    5.2.1  merge合併
    5.2.2  concat連接
    5.2.3  combine_first合併
    5.2.4  數據重塑
  5.3  字元串處理
    5.3.1  字元串方法
    5.3.2  正則表達式
  5.4  綜合示例——Iris數據集
    5.4.1  數據來源
    5.4.2  定義問題
    5.4.3  數據清洗
    5.4.4  數據探索

第6章  數據分組與聚合
  6.1  數據分組
    6.1.1  GroupBy簡介
    6.1.2  按列名分組
    6.1.3  按列表或元組分組
    6.1.4  按字典分組
    6.1.5  按函數分組
  6.2  聚合運算
    6.2.1  聚合函數
    6.2.2  多函數應用
  6.3  分組運算
    6.3.1  transform方法
    6.3.2  apply方法
  6.4  數據透視表
    6.4.1  透視表
    6.4.2  交叉表
  6.5  綜合實例——巴爾的摩公務員工資數據集
    6.5.1  數據來源
    6.5.2  定義問題
    6.5.3  數據清洗
    6.5.4  數據探索
第7章  matplotlib可視化
  7.1  線形圖
    7.1.1  基本使用
    7.1.2  顏色與線形
    7.1.3  點標記
  7.2  柱狀圖
    7.2.1  基本使用
    7.2.2  刻度與標籤
    7.2.3  圖例
  7.3  其他基本圖表
    7.3.1  散點圖
    7.3.2  直方圖
  7.4  自定義設置
    7.4.1  圖表布局
    7.4.2  文本註解
    7.4.3  樣式與字體
  7.5  綜合示例——星巴克店鋪數據集
    7.5.1  數據來源
    7.5.2  定義問題
    7.5.3  數據清洗
    7.5.4  數據探索
第8章  seaborn可視化
第9章  pyecharts可視化
第10章  時間序列
第11章  綜合案例——網站日誌分析

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