中圖網小程序
一鍵登錄
更方便
本類五星書更多>
-
>
全國計算機等級考試最新真考題庫模擬考場及詳解·二級MSOffice高級應用
-
>
決戰行測5000題(言語理解與表達)
-
>
軟件性能測試.分析與調優實踐之路
-
>
第一行代碼Android
-
>
JAVA持續交付
-
>
EXCEL最強教科書(完全版)(全彩印刷)
-
>
深度學習
Python數據分析與應用 版權信息
- ISBN：9787111681601
- 條形碼：9787111681601 ; 978-7-111-68160-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
Python數據分析與應用 本書特色
面向初學者以案例化方式介紹Python數據分析的方法、工具、流程
Python數據分析與應用 內容簡介
本書基于作者多年來的課程教學經驗和利用Python進行數據分析的工程經驗編寫而成，面向數據分析的初學者，使其具備利用Python開展數據分析工作、解決各專業問題的思維和能力。高校計算機、大數據、人工智能及其他相關專業均可使用本書作為數據分析課程教材。
Python數據分析與應用 目錄
前言
第1章 基礎知識1
11 數據分析簡介1
12 Python編程基礎4
121 Anaconda環境的安裝和配置5
122 Jupyter Notebook的使用7
123 內置數據類型11
124 程序的控制結構12
125 模塊化13
126 面向對象14
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 排序時間測試20
14 本章小結24
15 習題25
第2章 科學計算基礎工具包NumPy27
21 ndarray類27
211 為什么使用ndarray28
212 ndarray類對象的常用屬性30
213 創建ndarray類對象32
22 示例數據35
23 索引和切片38
24 數據拷貝40
25 數據處理43
251 基礎運算43
252 廣播機制47
253 通用函數48
254 常用函數和方法51
26 高級索引58
27 本章小結62
28 習題63
第3章 數據分析工具庫Pandas66
31 Series類66
311 Series對象的常用屬性66
312 創建Series對象67
32 DataFrame對象69
321 DataFrame對象的常用屬性70
322 創建DataFrame對象72
33 Index對象74
331 Index對象的常用屬性74
332 創建Index對象74
34 元素訪問方式75
341 屬性運算符訪問76
342 索引運算符訪問77
343 loc訪問方法81
344 iloc訪問方法83
345 at和iat索引方法86
346 head和tail方法87
35 數據清洗88
351 處理缺失數據88
352 刪除重復數據92
36 數據合并94
361 merge方法94
362 join方法97
363 concat方法100
37 數據重塑103
371 pivot方法103
372 melt方法104
38 Pandas數據處理實例106
381 藥品銷售數據處理實例106
382 流感與人口數據處理實例110
39 本章小結113
310 習題114
第4章 數據統計分析119
41 基本統計分析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 結構分析127
46 相關分析128
47 應用實例131
48 本章小結133
49 習題133
第5章 時間序列分析135
51 Datetime模塊135
52 時間序列基礎137
53 日期時間處理140
54 頻率轉換與重采樣143
541 頻率轉換143
542 重采樣145
55 本章小結151
56 習題151
第6章 數據可視化153
61 Matplotlib153
611 線形圖153
612 條形圖155
613 餅圖156
614 散點圖158
615 直方圖159
62 Seaborn160
621 關系圖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 應用實例177
65 本章小結182
66 習題183
第7章 網絡爬蟲187
71 網絡數據獲取187
72 數據文件操作196
73 應用實例203
74 本章小結208
75 習題208
第8章 MySQL數據庫操作210
81 MySQL簡介210
82 MySQL的安裝211
83 連接、讀取和存儲214
831 創建數據庫和數據表214
832 Python連接數據庫217
833 Python讀取數據庫218
834 Python存儲數據庫219
84 數據操作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 應用實例227
86 本章小結233
87 習題233
附錄 NumPy通用函數235
參考文獻238
第1章 基礎知識1
11 數據分析簡介1
12 Python編程基礎4
121 Anaconda環境的安裝和配置5
122 Jupyter Notebook的使用7
123 內置數據類型11
124 程序的控制結構12
125 模塊化13
126 面向對象14
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 排序時間測試20
14 本章小結24
15 習題25
第2章 科學計算基礎工具包NumPy27
21 ndarray類27
211 為什么使用ndarray28
212 ndarray類對象的常用屬性30
213 創建ndarray類對象32
22 示例數據35
23 索引和切片38
24 數據拷貝40
25 數據處理43
251 基礎運算43
252 廣播機制47
253 通用函數48
254 常用函數和方法51
26 高級索引58
27 本章小結62
28 習題63
第3章 數據分析工具庫Pandas66
31 Series類66
311 Series對象的常用屬性66
312 創建Series對象67
32 DataFrame對象69
321 DataFrame對象的常用屬性70
322 創建DataFrame對象72
33 Index對象74
331 Index對象的常用屬性74
332 創建Index對象74
34 元素訪問方式75
341 屬性運算符訪問76
342 索引運算符訪問77
343 loc訪問方法81
344 iloc訪問方法83
345 at和iat索引方法86
346 head和tail方法87
35 數據清洗88
351 處理缺失數據88
352 刪除重復數據92
36 數據合并94
361 merge方法94
362 join方法97
363 concat方法100
37 數據重塑103
371 pivot方法103
372 melt方法104
38 Pandas數據處理實例106
381 藥品銷售數據處理實例106
382 流感與人口數據處理實例110
39 本章小結113
310 習題114
第4章 數據統計分析119
41 基本統計分析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 結構分析127
46 相關分析128
47 應用實例131
48 本章小結133
49 習題133
第5章 時間序列分析135
51 Datetime模塊135
52 時間序列基礎137
53 日期時間處理140
54 頻率轉換與重采樣143
541 頻率轉換143
542 重采樣145
55 本章小結151
56 習題151
第6章 數據可視化153
61 Matplotlib153
611 線形圖153
612 條形圖155
613 餅圖156
614 散點圖158
615 直方圖159
62 Seaborn160
621 關系圖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 應用實例177
65 本章小結182
66 習題183
第7章 網絡爬蟲187
71 網絡數據獲取187
72 數據文件操作196
73 應用實例203
74 本章小結208
75 習題208
第8章 MySQL數據庫操作210
81 MySQL簡介210
82 MySQL的安裝211
83 連接、讀取和存儲214
831 創建數據庫和數據表214
832 Python連接數據庫217
833 Python讀取數據庫218
834 Python存儲數據庫219
84 數據操作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 應用實例227
86 本章小結233
87 習題233
附錄 NumPy通用函數235
參考文獻238
展開全部
書友推薦
- >
名家帶你讀魯迅:故事新編
- >
山海經
- >
經典常談
- >
伊索寓言-世界文學名著典藏-全譯本
- >
唐代進士錄
- >
隨園食單
- >
大紅狗在馬戲團-大紅狗克里弗-助人
- >
李白與唐代文化
本類暢銷
