- 机械工业出版社
- 9787893863882
- 1-1
- 545937
- 2024-04
- 电子与信息大类
- 高职
内容简介
数据分析为各行各业的科学判断和决策提供支撑。在众多的数据分析工具中，Python是强有力的一个。本书介绍了数据分析的基本概述、Python语言，以及如何利用Python的高性能科学计算类库NumPy、高级数据分析类库Pandas和出版质量级绘图类库Matplotlib来实现数据的清洗、整理、分析和可视化。本书内容丰富、体系完整，内容循序渐进、深入浅出、图文并茂，可以帮助读者从零基础到掌握利用Python做数据分析的技能技巧。本书可作为高等职业院校电子商务类、统计类、计算机类、财经类等的教材，也可作为跨专业学习数据分析的广大爱好者的自学参考书和培训资料。为方便教学，本书配备电子课件、习题答案、教学数据等教学资源。凡选用本书作为教材的教师均可登录机械工业出版社教育服务网www.cmpedu.com下载。咨询电话：010-88379375；联系QQ：945379158。
目录
前言
第一章数据分析的基本概述
第一节数据分析认知
第二节数据分析语言认知
第三节Python语言概述
第四节安装Anaconda
第五节使用JupyterNotebook
小结
实训
练习
第二章Python语言基础
第一节Python基础语法
第二节输入与输出
第三节运算符和表达式
第四节字符串处理功能与方法
第五节程序基本结构
小结
实训
练习
第三章Python语言进阶
第一节容器类型数据
第二节函数
第三节函数式编程与高阶函数
第四节特殊函数
小结
实训
练习
第四章高性能科学计算类库NumPy
第一节NumPy数组对象
第二节NumPy高级索引与通用函数
第三节NumPy统计分析
小结
实训
练习
第五章高级数据分析类库Pandas基础
第一节Pandas数据分析基础
第二节Pandas数据读写
第三节使用Pandas进行简单的统计分析
第四节数据清洗与处理
小结
实训
练习
第六章高级数据分析类库Pandas高级
第一节层次化索引
第二节数据集合并
第三节日期时间数据的处理
第四节分组与聚合统计分析数据
第五节透视表与交叉表统计分析数据
小结
实训
练习
第七章出版质量级绘图类库Matplotlib
第一节Matplotlib绘图基础
第二节Matplotlib绘图进阶
第三节利用Pandas进行绘图
小结
实训
练习
参考文献
第一章数据分析的基本概述
第一节数据分析认知
第二节数据分析语言认知
第三节Python语言概述
第四节安装Anaconda
第五节使用JupyterNotebook
小结
实训
练习
第二章Python语言基础
第一节Python基础语法
第二节输入与输出
第三节运算符和表达式
第四节字符串处理功能与方法
第五节程序基本结构
小结
实训
练习
第三章Python语言进阶
第一节容器类型数据
第二节函数
第三节函数式编程与高阶函数
第四节特殊函数
小结
实训
练习
第四章高性能科学计算类库NumPy
第一节NumPy数组对象
第二节NumPy高级索引与通用函数
第三节NumPy统计分析
小结
实训
练习
第五章高级数据分析类库Pandas基础
第一节Pandas数据分析基础
第二节Pandas数据读写
第三节使用Pandas进行简单的统计分析
第四节数据清洗与处理
小结
实训
练习
第六章高级数据分析类库Pandas高级
第一节层次化索引
第二节数据集合并
第三节日期时间数据的处理
第四节分组与聚合统计分析数据
第五节透视表与交叉表统计分析数据
小结
实训
练习
第七章出版质量级绘图类库Matplotlib
第一节Matplotlib绘图基础
第二节Matplotlib绘图进阶
第三节利用Pandas进行绘图
小结
实训
练习
参考文献
