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Python數據分析快速上手

  • 作者：編者:王靖//商艷紅//張洪波//盧軍|責編:王金柱
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302651758
  • 出版日期：2024/02/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：302
人民幣：RMB 89 元      售價：元
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內容大鋼
    本書通過通俗易懂的語言、豐富多彩的實例，詳細介紹了使用Python進行數據分析應該掌握的各方面技術。本書內容包括Python基礎，用NumPy進行數據計算，用Pandas進行數據分析，用SciPy進行數據分析，用Scikit-learn進行數據分析、數據預處理、數據可視化，用Matplotlib進行可視化等內容。本書示例豐富，所有涉及的程序代碼都給出了詳細的註釋，讀者可以輕鬆學習，快速提升開發技能。除此之外，本書還附配了教學視頻、PPT課件和全書示例源碼。
    本書適合數據分析的初學者、職場人士和所有對數據分析感興趣的人員閱讀，也適合作為大中專院校相關專業的教學用書。
作者介紹
編者:王靖//商艷紅//張洪波//盧軍|責編:王金柱
目錄
第1章  構建Python開發環境
  1.1  理解數據分析
    1.1.1  數據分析是什麼
    1.1.2  數據分析的步驟
  1.2  安裝Python及開發工具
    1.2.1  安裝Python 3
    1.2.2  安裝第三方開發工具
    1.2.3  認識Python程序
  1.3  Python語言基礎
    1.3.1  初識Python語法
    1.3.2  保留字與標識符
    1.3.3  變數
    1.3.4  基本數據類型
    1.3.5  運算符
    1.3.6  基本輸入與輸出
  1.4  從文件中讀取數據
    1.4.1  Python讀取CSV文件
    1.4.2  Python讀取JSON文件
    1.4.3  Python讀取資料庫文件
    1.4.4  Python保存數據文件
  1.5  本章小結
  1.6  動手練習
第2章  控制語句
  2.1  程序結構
  2.2  選擇語句
    2.2.1  if語句
    2.2.2  if...else語句
    2.2.3  if...elif...else語句
    2.2.4  if語句的嵌套
  2.3  條件表達式
  2.4  循環語句
    2.4.1  while循環
    2.4.2  for循環
    2.4.3  循環嵌套
  2.5  跳轉語句
    2.5.1  continue語句
    2.5.2  break語句
  2.6  pass語句
  2.7  本章小結
  2.8  動手練習
第3章  序列
  3.1  序列概述
    3.1.1  索引
    3.1.2  切片
    3.1.3  序列相加
    3.1.4  乘法
    3.1.5  檢查某個元素是不是序列的成員
    3.1.6  計算序列的長度、最大值和最小值
  3.2  列表
    3.2.1  創建與刪除列表

    3.2.2  訪問列表元素
    3.2.3  遍歷列表
    3.2.4  添加、修改和刪除列表元素
    3.2.5  對列表進行統計和計算
    3.2.6  對列表進行排序
    3.2.7  列表推導式
    3.2.8  二維列表的使用
  3.3  元組
    3.3.1  創建與刪除元組
    3.3.2  訪問元組元素
    3.3.3  修改元組元素
    3.3.4  元組推導式」
    3.3.5  元組和列表的區別
  3.4  字典
    3.4.1  字典的創建與刪除
    3.4.2  通過「鍵-值對」訪問字典
    3.4.3  遍歷字典
    3.4.4  添加、修改和刪除字典元素
    3.4.5  字典推導式
  3.5  集合
    3.5.1  創建集合
    3.5.2  添加和刪除集合元素
    3.5.3  集合的交集、並集和差集運算
    3.5.4  列表、元組、宇典和集合的區別
  3.6  本章小結
  3.7  動手練習
第4章  函數
  4.1  創建和調用函數
    4.1.1  創建函數
    4.1.2  調用函數
  4.2  函數的參數
    4.2.1  形式參數和實際參數
    4.2.2  位置參數
    4.2.3  關鍵宇參數
    4.2.4  為參數設置默認值
    4.2.5  可變參數
    4.2.6  Python中參數的總結
  4.3  返回值
  4.4  變數的作用域
    4.4.1  局部變數
    4.4.2  全局變數
  4.5  匿名函數
  4.6  程序模塊化
    4.6.1  模塊概述
    4.6.2  自定義模塊
    4.6.3  模塊的搜索目錄
  4.7  Python中的包
    4.7.1  python程序的包結構
    4.7.2  創建和使用包
  4.8  引用其他模塊

    4.8.1  導入和使用模塊標準
    4.8.2  第三方模塊的下載與安裝
  4.9  本章小結
  4.10  動手練習
第5章  字元串及正則表達式
  5.1  字元串的常用操作
    5.1.1  拼接字元串
    5.1.2  計算字元串長度
    5.1.3  截取字元串
    5.1.4  分割、合併宇符串
    5.1.5  檢索字元事
    5.1.6  字元串大小寫轉換
    5.1.7  去除字元串中的空格和特殊字元
  5.2  字元串編碼轉換
    5.2.1  encode()方法對字元串編碼
    5.2.2  decode()方法對宇符串解碼
  5.3  正則表達式基礎
    5.3.1  元字元
    5.3.2  行定位符
    5.3.3  字元類
    5.3.4  排除字元
    5.3.5  選擇宇符
    5.3.6  轉義字元
    5.3.7  分組
    5.3.8  正則表達式語法
  5.4  re模塊
    5.4.1  匹配字元串
    5.4.2  替換字元串
    5.4.3  分割宇符串
  5.5  本章小結
  5.6  動手練習
第6章  用NumPy進行數據計算
  6.1  安裝NumPy
  6.2  NumPy數組
    6.2.1  ndarmay數組基礎及實例
    6.2.2  矩陣
    6.2.3  NumPy線性代數相關函數
  6.3  NumPy函數
    6.3.1  字元串函數及實例
    6.3.2  數學函數及實例
    6.3.3  算術函數
    6.3.4  統計函數
    6.3.5  排序條件篩選函數
  6.4  本章小結
  6.5  動手練習
第7章  用Pandas進行數據處理
  7.1  安裝Pandas
  7.2  Pandas數據結構
    7.2.1  Pandas數據結構——Series
    7.2.2  Pandas數據結構——DataFrame

  7.3  Pandas數據清洗
    7.3.1  清洗空值
    7.3.2  清洗格式錯誤數據
    7.3.3  清洗錯誤數據
    7.3.4  清洗重複數據
  7.4  本章小結
  7.5  動手練習
第8章  用SciPy進行科學計算
  8.1  安裝SciPy
  8.2  SciPy數學模塊
    8.2.1  SciPy常量模塊
    8.2.2  SciPy優化模塊
    8.2.3  SciPy稀疏矩陣模塊
    8.2.4  SciPy圖結構
    8.2.5  SciPy插值模塊
  8.3  SciPy工程模塊
    8.3.1  SciPy Matlab數組
    8.3.2  Scipy顯著性檢驗
  8.4  本章小結
  8.5  動手練習
第9章  Matplotlib 數據可視化
  9.1  安裝Matplotlib
  9.2  Matplotlib繪圖基礎
    9.2.1  Matplotlib Pyplot模塊
    9.2.2  Matplotlib繪圖標記
    9.2.3  Matplotlib繪製圖線
    9.2.4  Matplotlib軸標籤和標題
  9.3  Matplotlib網格線
  9.4  Matplotlib繪製圖形
    9.4.1  Matplotlib繪製多個子圖
    9.4.2  Matplotib散點圖及實例
    9.4.3  Matplotlib柱形圖
    9.4.4  Matplotlib餅圖
  9.5  本章小結
  9.6  動手練習
第10章  用Scikit-leam進行數據分析
  10.1  Scikit-learn簡介
    10.1.1  安裝Scikit-learm
    10.1.2  機器學習和Scikit-learn庫
  10.2  利用 Scikit-lean進行數據分析的方法
    10.2.1  決策樹（Decision Trees（DTs））
    10.2.2  支持向量機
    10.2.3  樸素貝葉斯
  10.3  聚類
    10.3.1  概述
    10.3.2  K-means
    10.3.3  層次聚類
  10.4  時間序列
    10.4.1  時間序列概念
    10.4.2  ARMA模型預測案例

  10.5  主成分分析
    10.5.1  主成分分析的概念
    10.5.2  主成分分析案例
  10.6  本章小結
  10.7  動手練習
第11章  數據分析案例
  11.1  案例1：IMDB電影數據分析
    11.1.1  案例描述
    11.1.2  準備數據
    11.1.3  數據清洗
    11.1.4  數據分析與數據可視化
    11.1.5  思考練習
  11.2  案例2：二手房房價預測分析
    11.2.1  案例描述
    11.2.2  系統設計
    11.2.3  技術準備
    11.2.4  二手房數據分析
    11.2.5  案例小結

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