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Python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用

包郵 Python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用

出版社:機(jī)械工業(yè)出版社出版時(shí)間:2021-07-01
開(kāi)本: 16開(kāi) 頁(yè)數(shù): 248
中 圖 價(jià):¥48.6(7.0折) 定價(jià)  ¥69.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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Python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用 版權(quán)信息

Python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用 本書(shū)特色

面向初學(xué)者以案例化方式介紹Python數(shù)據(jù)分析的方法、工具、流程

Python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書(shū)基于作者多年來(lái)的課程教學(xué)經(jīng)驗(yàn)和利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的工程經(jīng)驗(yàn)編寫(xiě)而成,面向數(shù)據(jù)分析的初學(xué)者,使其具備利用Python開(kāi)展數(shù)據(jù)分析工作、解決各專業(yè)問(wèn)題的思維和能力。高校計(jì)算機(jī)、大數(shù)據(jù)、人工智能及其他相關(guān)專業(yè)均可使用本書(shū)作為數(shù)據(jù)分析課程教材。

Python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用 目錄

前言
第1章 基礎(chǔ)知識(shí)1
11 數(shù)據(jù)分析簡(jiǎn)介1
12 Python編程基礎(chǔ)4
121 Anaconda環(huán)境的安裝和配置5
122 Jupyter Notebook的使用7
123 內(nèi)置數(shù)據(jù)類型11
124 程序的控制結(jié)構(gòu)12
125 模塊化13
126 面向?qū)ο?4
127 文件操作16
128 異常處理17
13 包/模塊使用示例18
131 CSV文件操作18
132 排序時(shí)間測(cè)試20
14 本章小結(jié)24
15 習(xí)題25
第2章 科學(xué)計(jì)算基礎(chǔ)工具包NumPy27
21 ndarray類27
211 為什么使用ndarray28
212 ndarray類對(duì)象的常用屬性30
213 創(chuàng)建ndarray類對(duì)象32
22 示例數(shù)據(jù)35
23 索引和切片38
24 數(shù)據(jù)拷貝40
25 數(shù)據(jù)處理43
251 基礎(chǔ)運(yùn)算43
252 廣播機(jī)制47
253 通用函數(shù)48
254 常用函數(shù)和方法51
26 高級(jí)索引58
27 本章小結(jié)62
28 習(xí)題63
第3章 數(shù)據(jù)分析工具庫(kù)Pandas66
31 Series類66
311 Series對(duì)象的常用屬性66
312 創(chuàng)建Series對(duì)象67
32 DataFrame對(duì)象69
321 DataFrame對(duì)象的常用屬性70
322 創(chuàng)建DataFrame對(duì)象72
33 Index對(duì)象74
331 Index對(duì)象的常用屬性74
332 創(chuàng)建Index對(duì)象74
34 元素訪問(wèn)方式75
341 屬性運(yùn)算符訪問(wèn)76
342 索引運(yùn)算符訪問(wèn)77
343 loc訪問(wèn)方法81
344 iloc訪問(wèn)方法83
345 at和iat索引方法86
346 head和tail方法87
35 數(shù)據(jù)清洗88
351 處理缺失數(shù)據(jù)88
352 刪除重復(fù)數(shù)據(jù)92
36 數(shù)據(jù)合并94
361 merge方法94
362 join方法97
363 concat方法100
37 數(shù)據(jù)重塑103
371 pivot方法103
372 melt方法104
38 Pandas數(shù)據(jù)處理實(shí)例106
381 藥品銷售數(shù)據(jù)處理實(shí)例106
382 流感與人口數(shù)據(jù)處理實(shí)例110
39 本章小結(jié)113
310 習(xí)題114
第4章 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析119
41 基本統(tǒng)計(jì)分析119
42 分組分析121
421 定性分組121
422 定量分組123
43 分布分析124
44 交叉分析125
45 結(jié)構(gòu)分析127
46 相關(guān)分析128
47 應(yīng)用實(shí)例131
48 本章小結(jié)133
49 習(xí)題133
第5章 時(shí)間序列分析135
51 Datetime模塊135
52 時(shí)間序列基礎(chǔ)137
53 日期時(shí)間處理140
54 頻率轉(zhuǎn)換與重采樣143
541 頻率轉(zhuǎn)換143
542 重采樣145
55 本章小結(jié)151
56 習(xí)題151
第6章 數(shù)據(jù)可視化153
61 Matplotlib153
611 線形圖153
612 條形圖155
613 餅圖156
614 散點(diǎn)圖158
615 直方圖159
62 Seaborn160
621 關(guān)系圖161
622 分布圖163
623 分類圖167
624 回歸圖170
625 熱力圖172
63 Pyecharts173
631 Pyecharts圖表類173
632 Pyecharts圖表配置174
64 應(yīng)用實(shí)例177
65 本章小結(jié)182
66 習(xí)題183
第7章 網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)187
71 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)獲取187
72 數(shù)據(jù)文件操作196
73 應(yīng)用實(shí)例203
74 本章小結(jié)208
75 習(xí)題208
第8章 MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)操作210
81 MySQL簡(jiǎn)介210
82 MySQL的安裝211
83 連接、讀取和存儲(chǔ)214
831 創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)表214
832 Python連接數(shù)據(jù)庫(kù)217
833 Python讀取數(shù)據(jù)庫(kù)218
834 Python存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)219
84 數(shù)據(jù)操作222
841 查詢操作222
842 插入操作223
843 更新操作225
844 刪除操作226
85 應(yīng)用實(shí)例227
86 本章小結(jié)233
87 習(xí)題233
附錄 NumPy通用函數(shù)235
參考文獻(xiàn)238
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