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入職數(shù)據(jù)分析師系列對(duì)比EXCEL.輕松學(xué)習(xí)PYTHON數(shù)據(jù)分析
包郵 入職數(shù)據(jù)分析師系列對(duì)比EXCEL.輕松學(xué)習(xí)PYTHON數(shù)據(jù)分析
作者：張俊紅
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入職數(shù)據(jù)分析師系列對(duì)比EXCEL.輕松學(xué)習(xí)PYTHON數(shù)據(jù)分析 版權(quán)信息
- ISBN：9787121357930
- 條形碼：9787121357930 ; 978-7-121-35793-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
入職數(shù)據(jù)分析師系列對(duì)比EXCEL.輕松學(xué)習(xí)PYTHON數(shù)據(jù)分析 本書(shū)特色
適讀人群 ：零基礎(chǔ)入門(mén)數(shù)據(jù)分析的、會(huì)Excel的數(shù)據(jù)分析師、想學(xué)習(xí)Python的數(shù)據(jù)相關(guān)從業(yè)者等。 Python雖然是一門(mén)編程語(yǔ)言，但是在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)的功能和Excel的基本功能一樣，而Excel又是大家比較熟悉、容易上手的軟件，可以通過(guò)Excel數(shù)據(jù)分析去對(duì)比學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)分析。本書(shū)將數(shù)據(jù)分析過(guò)程中涉及的每一個(gè)操作都對(duì)照講解，讓你從熟悉的Excel操作中去學(xué)習(xí)對(duì)應(yīng)的Python實(shí)現(xiàn)，而不是直接學(xué)習(xí)Python代碼，大大降低了學(xué)習(xí)門(mén)檻，消除了大家對(duì)代碼的恐懼心理。這也是本書(shū)的一大特色，讓讀者可以像學(xué)Excel數(shù)據(jù)分析一樣，輕松學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)分析。
入職數(shù)據(jù)分析師系列對(duì)比EXCEL.輕松學(xué)習(xí)PYTHON數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容簡(jiǎn)介
集Python、Excel、數(shù)據(jù)分析為一體是本書(shū)的一大特色。本書(shū)圍繞整個(gè)數(shù)據(jù)分析的常規(guī)流程:工具熟悉-獲取數(shù)據(jù)-數(shù)據(jù)熟悉-數(shù)據(jù)處理-數(shù)據(jù)分析-分析結(jié)果進(jìn)行Excel 和Python 對(duì)比實(shí)現(xiàn)，告訴你每一個(gè)過(guò)程中都會(huì)用到什么？過(guò)程與過(guò)程之間有什么聯(lián)系。這樣一本書(shū)既可以作為系統(tǒng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析流程操作的說(shuō)明書(shū)，也可以作為一本數(shù)據(jù)分析師案頭推薦的實(shí)操工具書(shū)，隨時(shí)備查。本書(shū)通過(guò)對(duì)比Excel 功能操作去學(xué)習(xí)Python 的實(shí)現(xiàn)代碼，而不是直接上來(lái)就學(xué)習(xí)Python代碼，大大降低了學(xué)習(xí)門(mén)檻，消除了讀者對(duì)代碼的恐懼心理。適合剛?cè)胄械臄?shù)據(jù)分析師，也適合對(duì)Excel 比較熟練的數(shù)據(jù)分析師，或從事其他崗位想提高工作效率的職場(chǎng)人。
入職數(shù)據(jù)分析師系列對(duì)比EXCEL.輕松學(xué)習(xí)PYTHON數(shù)據(jù)分析 目錄
目錄
入門(mén)篇
第1 章 數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ) ． 2
1．1 數(shù)據(jù)分析是什么 2
1．2 為什么要做數(shù)據(jù)分析 2
1．2．1 現(xiàn)狀分析 ． 3
1．2．2 原因分析 ． 3
1．2．3 預(yù)測(cè)分析 ． 3
1．3 數(shù)據(jù)分析究竟在分析什么 4
1．3．1 總體概覽指標(biāo) ． 4
1．3．2 對(duì)比性指標(biāo) ． 4
1．3．3 集中趨勢(shì)指標(biāo) ． 4
1．3．4 離散程度指標(biāo) ． 5
1．3．5 相關(guān)性指標(biāo) ． 5
1．3．6 相關(guān)關(guān)系與因果關(guān)系 ． 6
1．4 數(shù)據(jù)分析的常規(guī)流程 6
1．4．1 熟悉工具 ． 6
1．4．2 明確目的 ． 7
1．4．3 獲取數(shù)據(jù) ． 7
1．4．4 熟悉數(shù)據(jù) ． 7
1．4．5 處理數(shù)據(jù) ． 7
1．4．6 分析數(shù)據(jù) ． 8
1．4．7 得出結(jié)論 ． 8
1．4．8 驗(yàn)證結(jié)論 ． 8
1．4．9 展示結(jié)論 ． 8
1．5 數(shù)據(jù)分析工具：Excel 與Python ．． 8
實(shí)踐篇
第2 章 熟悉鍋――Python 基礎(chǔ)知識(shí) ． 12
2．1 Python 是什么 ．． 12
2．2 Python 的下載與安裝 ．． 13
2．2．1 安裝教程 ．．． 13
2．2．2 IDE 與IDLE ． 17
2．3 介紹Jupyter Notebook 17
2．3．1 新建Jupyter Notebook 文件 17
2．3．2 運(yùn)行你的**段代碼 ．．． 19
2．3．3 重命名Jupyter Notebook 文件 19
2．3．4 保存Jupyter Notebook 文件 19
2．3．5 導(dǎo)入本地Jupyter Notebook 文件 20
2．3．6 Jupyter Notebook 與Markdown ．．． 21
2．3．7 為Jupyter Notebook 添加目錄 21
2．4 基本概念 ．． 26
2．4．1 數(shù) ．．． 26
2．4．2 變量 ．．． 26
2．4．3 標(biāo)識(shí)符 ．．． 27
2．4．4 數(shù)據(jù)類型 ．．． 28
2．4．5 輸出與輸出格式設(shè)置 ．．． 28
2．4．6 縮進(jìn)與注釋 ．．． 29
2．5 字符串 ．． 30
2．5．1 字符串的概念 ．．． 30
2．5．2 字符串的連接 ．．． 30
2．5．3 字符串的復(fù)制 ．．． 30
2．5．4 獲取字符串的長(zhǎng)度 ．．． 30
2．5．5 字符串查找 ．．． 31
2．5．6 字符串索引 ．．． 31
2．5．7 字符串分隔 ．．． 32
2．5．8 移除字符 ．．． 32
2．6 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)――列表 ．． 33
2．6．1 列表的概念 ．．． 33
2．6．2 新建一個(gè)列表 ．．． 33
2．6．3 列表的復(fù)制 ．．． 34
2．6．4 列表的合并 ．．． 34
2．6．5 向列表中插入新元素 ．．． 34
2．6．6 獲取列表中值出現(xiàn)的次數(shù) ．．． 35
2．6．7 獲取列表中值出現(xiàn)的位置 ．．． 35
2．6．8 獲取列表中指定位置的值 ．．． 36
2．6．9 刪除列表中的值 ．．． 36
2．6．10 對(duì)列表中的值進(jìn)行排序 ． 37
2．7 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)――字典 ．． 37
2．7．1 字典的概念 ．．． 37
2．7．3 字典的keys()、values()和items()方法 ．．． 37
2．8 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)――元組 ．． 38
2．8．1 元組的概念 ．．． 38
2．8．2 新建一個(gè)元組 ．．． 38
2．8．3 獲取元組的長(zhǎng)度 ．．． 38
2．8．4 獲取元組內(nèi)的元素 ．．． 39
2．8．5 元組與列表相互轉(zhuǎn)換 ．．． 39
2．8．6 zip()函數(shù) ．．． 39
2．9 運(yùn)算符 ．． 40
2．9．1 算術(shù)運(yùn)算符 ．．． 40
2．9．2 比較運(yùn)算符 ．．． 40
2．9．3 邏輯運(yùn)算符 ．．． 41
2．10 循環(huán)語(yǔ)句 41
2．10．1 for 循環(huán) ．．． 41
2．10．2 while 循環(huán) ．．． 42
2．11 條件語(yǔ)句 43
2．11．1 if 語(yǔ)句 ． 43
2．11．2 else 語(yǔ)句 ．． 44
2．11．3 elif 語(yǔ)句 ．． 45
2．12 函數(shù) 46
2．12．1 普通函數(shù) ． 47
2．12．2 匿名函數(shù) ． 48
2．13 高級(jí)特性 49
2．13．1 列表生成式 ． 49
2．13．2 map 函數(shù) ． 50
2．14 模塊 50
第3 章 Pandas 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) ． 51
3．1 Series 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) ．．． 51
3．1．1 Series 是什么 51
3．1．2 創(chuàng)建一個(gè)Series 52
3．1．3 利用index 方法獲取Series 的索引 53
3．1．4 利用values 方法獲取Series 的值 ．．． 53
3．2 DataFrame 表格型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) ．．． 53
3．2．1 DataFrame 是什么 53
3．2．2 創(chuàng)建一個(gè)DataFrame 54
3．2．3 獲取DataFrame 的行、列索引 ．．． 56
3．2．4 獲取DataFrame 的值 ．．． 56
第4 章 準(zhǔn)備食材――獲取數(shù)據(jù)源 ．． 57
4．1 導(dǎo)入外部數(shù)據(jù) ．． 57
4．1．1 導(dǎo)入．xlsx 文件 ．． 57
4．1．2 導(dǎo)入．csv 文件 ．．． 60
4．1．3 導(dǎo)入．txt 文件 63
4．1．4 導(dǎo)入sql 文件 65
4．2 新建數(shù)據(jù) ．． 67
4．3 熟悉數(shù)據(jù) ．． 67
4．3．1 利用head 預(yù)覽前幾行 ． 67
4．3．2 利用shape 獲取數(shù)據(jù)表的大小 68
4．3．3 利用info 獲取數(shù)據(jù)類型 ．． 69
4．3．4 利用describe 獲取數(shù)值分布情況 71
第5 章 淘米洗菜――數(shù)據(jù)預(yù)處理 ．． 73
5．1 缺失值處理 ．． 73
5．1．1 缺失值查看 ．．． 73
5．1．2 缺失值刪除 ．．． 75
5．1．3 缺失值填充 ．．． 77
5．2 重復(fù)值處理 ．． 78
5．3 異常值的檢測(cè)與處理 ．． 81
5．3．1 異常值檢測(cè) ．．． 81
5．3．2 異常值處理 ．．． 82
5．4 數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換 ．． 83
5．4．1 數(shù)據(jù)類型 ．．． 83
5．4．2 類型轉(zhuǎn)換 ．．． 84
5．5 索引設(shè)置 ．． 86
5．5．1 為無(wú)索引表添加索引 ．．． 86
5．5．2 重新設(shè)置索引 ．．． 87
5．5．3 重命名索引 ．．． 88
5．5．4 重置索引 ．．． 89
第6 章 菜品挑選――數(shù)據(jù)選擇 ． 91
6．1 列選擇 ．． 91
6．1．1 選擇某一列/某幾列 ．． 91
6．1．2 選擇連續(xù)的某幾列 ．．． 92
6．2 行選擇 ．． 93
6．2．1 選擇某一行/某幾行 ．． 93
6．2．2 選擇連續(xù)的某幾行 ．．． 94
6．2．3 選擇滿足條件的行 ．．． 95
6．3 行列同時(shí)選擇 ．． 96
6．3．1 普通索引+普通索引選擇指定的行和列 ． 97
6．3．2 位置索引+位置索引選擇指定的行和列 ． 97
6．3．3 布爾索引+普通索引選擇指定的行和列 ． 98
6．3．4 切片索引+切片索引選擇指定的行和列 ． 98
6．3．5 切片索引+普通索引選擇指定的行和列 ． 99
第7 章 切配菜品――數(shù)值操作 ．．． 100
7．1 數(shù)值替換 100
7．1．1 一對(duì)一替換 ． 100
7．1．2 多對(duì)一替換 ． 102
7．1．3 多對(duì)多替換 ． 103
7．2 數(shù)值排序 104
7．2．1 按照一列數(shù)值進(jìn)行排序 ． 104
7．2．2 按照有缺失值的列進(jìn)行排序 ． 106
7．2．3 按照多列數(shù)值進(jìn)行排序 ． 106
7．3 數(shù)值排名 108
7．4 數(shù)值刪除 ． 110
7．4．1 刪除列 ．． 110
7．4．2 刪除行 ．． 111
7．4．3 刪除特定行 ．． 112
7．5 數(shù)值計(jì)數(shù) ． 113
7．6 唯一值獲取 ． 114
7．7 數(shù)值查找 ． 115
7．8 區(qū)間切分 ． 116
7．9 插入新的行或列 ． 119
7．10 行列互換 ．． 120
7．11 索引重塑 ．． 121
7．12 長(zhǎng)寬表轉(zhuǎn)換 ．． 122
7．12．1 寬表轉(zhuǎn)換為長(zhǎng)表 ．．． 123
7．12．2 長(zhǎng)表轉(zhuǎn)換為寬表 ．．． 125
7．13 apply()與applymap()函數(shù) ．．． 126
第8 章 開(kāi)始烹調(diào)――數(shù)據(jù)運(yùn)算 ．．． 127
8．1 算術(shù)運(yùn)算 127
8．2 比較運(yùn)算 128
8．3 匯總運(yùn)算 129
8．3．1 count 非空值計(jì)數(shù) ．．． 129
8．3．2 sum 求和 ． 130
8．3．3 mean 求均值 ．．． 130
8．3．4 max 求*大值 ． 131
8．3．5 min 求*小值 ． 132
8．3．6 median 求中位數(shù) 132
8．3．7 mode 求眾數(shù) ．．． 133
8．3．8 var 求方差 ．．． 134
8．3．9 std 求標(biāo)準(zhǔn)差 ．．． 134
8．3．10 quantile 求分位數(shù) ． 135
8．4 相關(guān)性運(yùn)算 136
第9 章 炒菜計(jì)時(shí)器――時(shí)間序列 138
9．1 獲取當(dāng)前時(shí)刻的時(shí)間 138
9．1．1 返回當(dāng)前時(shí)刻的日期和時(shí)間 ． 138
9．1．2 分別返回當(dāng)前時(shí)刻的年、月、日 ． 138
9．1．3 返回當(dāng)前時(shí)刻的周數(shù) ． 139
9．2 指定日期和時(shí)間的格式 140
9．3 字符串和時(shí)間格式相互轉(zhuǎn)換 141
9．3．1 將時(shí)間格式轉(zhuǎn)換為字符串格式 ． 141
9．3．2 將字符串格式轉(zhuǎn)換為時(shí)間格式 ． 141
9．4 時(shí)間索引 142
9．5 時(shí)間運(yùn)算 145
9．5．1 兩個(gè)時(shí)間之差 ． 145
9．5．2 時(shí)間偏移 ． 145
第10 章 菜品分類――數(shù)據(jù)分組/數(shù)據(jù)透視表 ．． 148
10．1 數(shù)據(jù)分組 ．． 148
10．1．1 分組鍵是列名 ．．． 150
10．1．2 分組鍵是Series 151
10．1．3 神奇的aggregate 方法 ． 152
10．1．4 對(duì)分組后的結(jié)果重置索引 ．．． 153
10．2 數(shù)據(jù)透視表 ．． 154
第11 章 水果拼盤(pán)――多表拼接 ． 158
11．1 表的橫向拼接 ．． 158
11．1．1 連接表的類型 ．．． 158
11．1．2 連接鍵的類型 ．．． 160
11．1．3 連接方式 ．．． 163
11．1．4 重復(fù)列名處理 ．．． 165
11．2 表的縱向拼接 ．． 165
11．2．1 普通合并 ．．． 166
11．2．2 索引設(shè)置 ．．． 167
11．2．3 重疊數(shù)據(jù)合并 ．．． 167
第12 章 盛菜裝盤(pán)――結(jié)果導(dǎo)出 ． 169
12．1 導(dǎo)出為．xlsx 文件 ． 169
12．1．1 設(shè)置文件導(dǎo)出路徑 ．．． 170
12．1．2 設(shè)置Sheet 名稱 170
12．1．3 設(shè)置索引 ．．． 170
12．1．4 設(shè)置要導(dǎo)出的列 ．．． 171
12．1．5 設(shè)置編碼格式 ．．． 171
12．1．6 缺失值處理 ．．． 172
12．1．7 無(wú)窮值處理 ．．． 172
12．2 導(dǎo)出為．csv 文件 ．．． 173
12．2．1 設(shè)置文件導(dǎo)出路徑 ．．． 173
12．2．2 設(shè)置索引 ．．． 174
12．2．3 設(shè)置要導(dǎo)出的列 ．．． 174
12．2．4 設(shè)置分隔符號(hào) ．．． 174
12．2．5 缺失值處理 ．．． 174
12．2．6 設(shè)置編碼格式 ．．． 175
12．3 將文件導(dǎo)出到多個(gè)Sheet 175
第13 章 菜品擺放――數(shù)據(jù)可視化 ．． 176
13．1 數(shù)據(jù)可視化是什么 ．． 176
13．2 數(shù)據(jù)可視化的基本流程 ．． 176
13．2．1 整理數(shù)據(jù) ．．． 176
13．2．2 明確目的 ．．． 177
13．2．3 尋找合適的表現(xiàn)形式 ．．． 177
13．3 圖表的基本組成元素 ．． 177
13．4 Excel 與Python 可視化 ．．． 179
13．5 建立畫(huà)布和坐標(biāo)系 ．． 179
13．5．1 建立畫(huà)布 ．．． 179
13．5．2 用add_subplot 函數(shù)建立坐標(biāo)系 ． 180
13．5．3 用plt．subplot2grid 函數(shù)建立坐標(biāo)系 182
13．5．4 用plt．subplot 函數(shù)建立坐標(biāo)系 183
13．5．5 用plt．subplots 函數(shù)建立坐標(biāo)系 ．． 184
13．5．6 幾種創(chuàng)建坐標(biāo)系方法的區(qū)別 ．．． 185
13．6 設(shè)置坐標(biāo)軸 ．． 185
13．6．1 設(shè)置坐標(biāo)軸的標(biāo)題 ．．． 185
13．6．2 設(shè)置坐標(biāo)軸的刻度 ．．． 187
13．6．3 設(shè)置坐標(biāo)軸的范圍 ．．． 190
13．6．4 坐標(biāo)軸的軸顯示設(shè)置 ．．． 191
13．7 其他圖表格式的設(shè)置 ．． 191
13．7．1 網(wǎng)格線設(shè)置 ．．． 191
13．7．2 設(shè)置圖例 ．．． 193
13．7．3 圖表標(biāo)題設(shè)置 ．．． 195
13．7．4 設(shè)置數(shù)據(jù)標(biāo)簽 ．．． 197
13．7．5 圖表注釋 ．．． 198
13．7．6 數(shù)據(jù)表 ．．． 199
13．8 繪制常用圖表 ．． 201
13．8．1 繪制折線圖 ．．． 201
13．8．2 繪制柱形圖 ．．． 204
13．8．3 繪制條形圖 ．．． 208
13．8．4 繪制散點(diǎn)圖 ．．． 209
13．8．5 繪制氣泡圖 211
13．8．6 繪制面積圖 ．．． 212
13．8．7 繪制樹(shù)地圖 ．．． 213
13．8．8 繪制雷達(dá)圖 ．．． 215
13．8．9 繪制箱形圖 ．．． 217
13．8．10 繪制餅圖 ． 218
13．8．11 繪制圓環(huán)圖 ． 220
13．8．12 繪制熱力圖 ． 221
13．8．13 繪制水平線和垂直線 ． 223
13．9 繪制組合圖表 ．． 224
13．9．1 折線圖+折線圖 224
13．9．2 折線圖+柱形圖 225
13．10 繪制雙坐標(biāo)軸圖表 226
13．10．1 繪制雙y 軸圖表 ． 227
13．10．2 繪制雙x 軸圖表 ． 228
13．11 繪圖樣式設(shè)置 228
進(jìn)階篇
第14 章 典型數(shù)據(jù)分析案例 234
14．1 利用Python 實(shí)現(xiàn)報(bào)表自動(dòng)化 ． 234
14．1．1 為什么要進(jìn)行報(bào)表自動(dòng)化 ．．． 234
14．1．2 什么樣的報(bào)表適合自動(dòng)化 ．．． 234
14．1．3 如何實(shí)現(xiàn)報(bào)表自動(dòng)化 ．．． 235
14．2 自動(dòng)發(fā)送電子郵件 ．． 239
14．3 假如你是某連鎖超市的數(shù)據(jù)分析師 ．． 241
14．3．1 哪些類別的商品比較暢銷 ．．． 242
14．3．2 哪些商品比較暢銷 ．．． 242
14．3．3 不同門(mén)店的銷售額占比 ．．． 243
14．3．4 哪些時(shí)間段是超市的客流高峰期 ．．． 244
14．4 假如你是某銀行的數(shù)據(jù)分析師 ．． 245
14．4．1 是不是收入越高的人壞賬率越低 ．．． 246
14．4．2 年齡和壞賬率有什么關(guān)系 ．．． 247
14．4．3 家庭人口數(shù)量和壞賬率有什么關(guān)系 ．．． 248
第15 章 NumPy 數(shù)組 ． 250
15．1 NumPy 簡(jiǎn)介 ． 250
15．2 NumPy 數(shù)組的生成 ． 250
15．2．1 生成一般數(shù)組 ．．． 251
15．2．2 生成特殊類型數(shù)組 ．．． 251
15．2．3 生成隨機(jī)數(shù)組 ．．． 253
15．3 NumPy 數(shù)組的基本屬性 ． 255
15．4 NumPy 數(shù)組的數(shù)據(jù)選取 ． 256
15．4．1 一維數(shù)據(jù)選取 ．．． 256
15．4．2 多維數(shù)據(jù)選取 ．．． 257
15．5 NumPy 數(shù)組的數(shù)據(jù)預(yù)處理 ． 259
15．5．1 NumPy 數(shù)組的類型轉(zhuǎn)換 ．． 259
15．5．2 NumPy 數(shù)組的缺失值處理 ．． 260
15．5．3 NumPy 數(shù)組的重復(fù)值處理 ．． 260
15．6 NumPy 數(shù)組重塑 ． 261
15．6．1 一維數(shù)組重塑 ．．． 261
15．6．2 多維數(shù)組重塑 ．．． 261
15．6．3 數(shù)組轉(zhuǎn)置 ．．． 262
15．7 NumPy 數(shù)組合并 ． 262
15．7．1 橫向合并 ．．． 262
15．7．2 縱向合并 ．．． 263
15．8 常用數(shù)據(jù)分析函數(shù) ．． 264
15．8．1 元素級(jí)函數(shù) ．．． 264
15．8．2 描述統(tǒng)計(jì)函數(shù) ．．． 264
15．8．3 條件函數(shù) ．．． 266
15．8．4 集合關(guān)系 ．．． 266
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入職數(shù)據(jù)分析師系列對(duì)比EXCEL.輕松學(xué)習(xí)PYTHON數(shù)據(jù)分析 作者簡(jiǎn)介
張俊紅，某互聯(lián)網(wǎng)公司數(shù)據(jù)分析師，擅長(zhǎng)Python、Sql、Excel，對(duì)數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域比較熟悉。喜歡分享，致力于做一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)路上的終身學(xué)習(xí)者，實(shí)踐者，分享者。個(gè)人微信公眾號(hào)“張俊紅”定期推送數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)、Python 編程系列文章。
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