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内容简介
前言
初识篇
第1章 Python与数据分析
1.1 数据分析概念
1.2 为什么使用Python
1.3 数据分析领域的应用场景
1.4 本章小结
第2章 初识Python
2.1 Python语言特点
2.2 Python安装方式
2.3 Python集成开发环境
2.4 本章小结
基础篇
第3章 Python基础
3.1 变量与赋值
3.2 输入与输出
3.3 Python对象
3.4 数据类型
3.5 运算符与表达式
3.6 选择结构
3.7 循环结构
3.8 综合示例
3.9 本章小结
第4章 Python函数与模块
4.1 函数
4.2 第三方模块
4.3 本章小结
第5章 面向对象编程
5.1 面向对象
5.2 类、对象的创建和使用
5.3 类的继承
5.4 Python中的异常处理机制
5.5 本章小结
第6章 Python文件操作
6.1 文件字符的编码方式
6.2 Python文件的操作步骤
6.3 文件的打开与关闭
6.4 文件的读取与写入
6.5 Excel文件操作库简介
6.6 Python文件的批量自动化操作
6.7 本章小结
第7章 数据可视化
7.1 Matplotlib
7.2 Seaborn
7.3 本章小结
第8章 数值计算扩展库
8.1 NumPy简介及安装
8.2 数组的创建
8.3 数组对象ndarray的常用属性
8.4 数组对象的数据取值
8.5 数组对象元素的更新
8.6 数组对象的合并与拆分
8.7 数组对象的基本运算与广播机制
8.8 数组对象支持的数据类型
8.9 数组对象的维度转换
8.10 NumPy的随机数组
8.11 数组对象的常用数据统计函数
8.12 数据处理常用操作
8.13 数组对象的常用数学函数
8.14 NumPy与线性代数计算
8.15 NumPy文件和批量数据操作
8.16 本章小结
第9章 结构化数据分析库
9.1 Pandas简介及安装
9.2 Pandas支持的数据类型
9.3 Series对象详细讲解
9.4 DataFrame对象详细讲解
9.5 Pandas的文件操作
9.6 Pandas的数据分组与聚合
9.7 Pandas的透视表与交叉表
9.8 Pandas的数据预处理
9.9 Pandas的时间序列处理
9.10 Pandas数据的可视化
9.11 本章小结
进阶篇
第10章 数据分析常用算法
10.1 机器学习基础
10.2 监督学习算法
10.3 无监督学习算法
10.4 编程算法在数据分析中的应用
10.5 本章小结
第11章 数据分析实战
11.1 数据集介绍
11.2 实战演练
11.3 本章小结
参考文献
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