第1章 Python簡介 1 1.1 安裝Python 2 1.2 Python 2和Python 3的區別 5 本章小結 8 練習 8 第2章 Python數據類型與運算 9 2.1 數據類型 11 2.2 運算符與功能命令 12 2.2.1 算數運算符 12 2.2.2 比較運算符 12 2.2.3 賦值運算符 13 2.2.4 常量與變量 15 2.2.5 字符串 16 2.2.6 字符串索引與切片 18 2.2.7 輸入和輸出 20 2.2.8 原始字符串 21 2.2.9 range 22 2.2.10 元組、列表、字典、集合 22 2.2.11 格式化輸出 37 2.2.12 strip、split 40 2.2.13 divmod() 42 2.2.14 join() 42 本章小結 43 練習 47 第3章 流程控制及函數與類 49 3.1 流程控制 52 3.1.1 if-else 52 3.1.2 for循環 53 3.1.3 while循環 54 3.1.4 continue和break 54 3.2 遍歷 56 3.2.1 range()函數 56 3.2.2 列表與元組的遍歷 59 3.3 函數 61 3.3.1 函數的定義 61 3.3.2 函數的使用 62 3.3.3 形參和實參 63 3.3.4 參數的傳遞和改變 63 3.3.5 變量的作用域 66 3.3.6 函數參數的類型 68 3.3.7 任意個數的參數 70 3.3.8 函數調用 71 3.4 函數式編程 74 3.4.1 lambda 74 3.4.2 reduce() 75 3.4.3 filter() 76 3.4.4 map() 77 3.4.5 行函數 77 3.5 常用的內置函數 78 3.5.1 sum 78 3.5.2 zip 79 3.5.3 enumerate 80 3.5.4 max和min 81 3.5.5 eval 81 3.5.6 判斷函數 83 3.6 常見的錯誤顯示 86 3.6.1 常見的錯誤類型 87 3.6.2 初學者常犯的錯誤 89 3.6.3 try 93 3.6.4 assert 95 3.6.5 raise 95 3.7 模塊和包 96 3.7.1 模塊(module) 96 3.7.2 包(package) 100 3.7.3 datetime和calendar模塊 101 3.7.4 urllib模塊 105 3.8 類 106 本章小結 109 練習 109 第4章 Python數據分析實戰 113 4.1 關于Pandas 114 4.1.1 什么是Pandas 114 4.1.2 Pandas中的數據結構 114 4.1.3 Pandas的安裝方法 114 4.1.4 在Anaconda中安裝
第三方庫 118 4.2 數據準備 119 4.2.1 數據類型 119 4.2.2 數據結構 120 4.2.3 數據導入 128 4.2.4 數據導出 131 4.3 數據處理 133 4.3.1 數據清洗 133 4.3.2 數據抽取 138 4.3.3 排名索引 147 4.3.4 數據合并 151 4.3.5 數據計算 154 4.3.6 數據分組 156 4.3.7 日期處理 157 4.4 數據分析 162 4.4.1 基本統計 162 4.4.2 分組分析 163 4.4.3 分布分析 165 4.4.4 交叉分析 167 4.4.5 結構分析 169 4.4.6 相關分析 170 4.5 數據可視化 172 4.5.1 餅圖 172 4.5.2 散點圖 174 4.5.3 折線圖 176 4.5.4 柱形圖 180 4.5.5 直方圖 183 本章小結 184 練習 184 第5章 其他 187 5.1 文件讀寫操作 188 5.1.1 文件的讀寫方法 189 5.1.2 文件的其他方法 190 5.1.3 文件的存儲和讀取 190 5.2 with語句 192 5.3 Anaconda下安裝statsmodels包 193 5.4 關于Spyder界面恢復默認狀態的
處理 195 5.5 關于Python計算精度的問題 197 5.6 矩陣運算 200 5.6.1 創建矩陣 200 5.6.2 矩陣屬性 200 5.6.3 解線性方程組 201 5.6.4 線性規劃*優解 202 5.7 正則表達式 203 5.8 使用urllib打開網頁 209 5.9 網頁數據抓取 212 5.10 讀取文檔 217 本章小結 222 練習 222 參考文獻 224