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Python數(shù)據(jù)分析 版權(quán)信息
- ISBN：9787302589990
- 條形碼：9787302589990 ; 978-7-302-58999-0
- 裝幀：70g膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
Python數(shù)據(jù)分析 本書特色
Python擁有許多強(qiáng)大的程序庫，已經(jīng)成為進(jìn)行各種數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)建模任務(wù)的流行平臺(tái)。Python的應(yīng)用范圍很廣，拓展性很大。本書介紹了眾多的Python模塊，例如numpy、pandas、Matplotlib、scikit-learn等。 通過閱讀本書，你將學(xué)會(huì)如何使用Python處理和操作數(shù)據(jù)，并完成數(shù)據(jù)分析和可視化展示。
Python數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容簡(jiǎn)介
作為一本學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)分析的入門教程，本書系統(tǒng)地介紹了Python語言基礎(chǔ)和使用Python第三方庫進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、科學(xué)計(jì)算及機(jī)器學(xué)習(xí)等方面的知識(shí)。 本書共7章： 章介紹數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的基本理論和概念； 第2章介紹Python語言，包括基本語法、流程控制、組合數(shù)據(jù)類型及函數(shù)等內(nèi)容； 第3章介紹Python科學(xué)計(jì)算基礎(chǔ)庫NumPy中各種數(shù)組運(yùn)算和操作； 第4章介紹當(dāng)前數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域很主流的包Pandas； 第5章介紹使用Matplotlib和pyecharts進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化的知識(shí)； 第6章簡(jiǎn)單介紹科學(xué)計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念和方法； 第7章為綜合案例。 本書內(nèi)容簡(jiǎn)明易懂、重點(diǎn)突出、案例豐富。可作為高等院校信息管理與信息系統(tǒng)、數(shù)據(jù)科學(xué)及大數(shù)據(jù)技術(shù)等相關(guān)專業(yè)的本科生教材，也可作為Python數(shù)據(jù)分析初學(xué)者的參考書。
Python數(shù)據(jù)分析 目錄
第1章 數(shù)據(jù)分析概述
1．1 什么是數(shù)據(jù)分析
1．1．1 數(shù)據(jù)的類型
1．1．2 數(shù)據(jù)分析的過程
1．1．3 與數(shù)據(jù)分析相關(guān)的概念
1．2 為何用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
1．2．1 Python語言的特點(diǎn)
1．2．2 Python在數(shù)據(jù)分析方面的優(yōu)勢(shì)
1．3 重要的Python庫
1．3．1 NumPy
1．3．2 SciPy
1．3．3 Pandas
1．3．4 Matplotlib
1．3．5 pyecharts
1．3．6 StatsModels
1．3．7 scikit-learn
1．4 Anaconda的安裝和使用
1．4．1 Anaconda的下載
1．4．2 Anaconda的安裝
1．4．3 安裝和更新Python包
1．5 JupyterNotebook的使用
1．5．1 打開JupyterNotebook
1．5．2 JupyterNotebook中代碼的編輯與運(yùn)行
1．6 本章小結(jié)
第2章 Python程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)
2．1 Python語言基礎(chǔ)
2．1．1 對(duì)象、變量和標(biāo)識(shí)符
2．1．2 內(nèi)置數(shù)據(jù)類型
2．1．3 運(yùn)算符和表達(dá)式
2．1．4 Python中的函數(shù)和模塊
2．2 流程控制
2．2．1 順序結(jié)構(gòu)
2．2．2 選擇結(jié)構(gòu)
2．2．3 循環(huán)結(jié)構(gòu)
2．3 Python組合數(shù)據(jù)類型
2．3．1 列表
2．3．2 元組
2．3．3 字符串
2．3．4 字典
2．4 函數(shù)
2．4．1 函數(shù)的定義和調(diào)用
2．4．2 函數(shù)參數(shù)和返回值
2．4．3 lambda表達(dá)式
2．4．4 遞歸函數(shù)
2．4．5 函數(shù)式編程和高階函數(shù)
2．5 本章小結(jié)
第3章 NumPy基礎(chǔ)
3．1 多維數(shù)組對(duì)象ndarray
3．1．1 ndarray對(duì)象的創(chuàng)建
3．1．2 ndarray對(duì)象的屬性
3．1．3 隨機(jī)數(shù)數(shù)組
3．2 數(shù)組的基本操作
3．2．1 數(shù)組的索引和切片
3．2．2 數(shù)組形狀變換
3．2．3 數(shù)組轉(zhuǎn)置和軸對(duì)換
3．2．4 數(shù)組的合并與拆分
3．3 數(shù)組的運(yùn)算
3．3．1 數(shù)組運(yùn)算和廣播機(jī)制
3．3．2 數(shù)組的排序
3．3．3 統(tǒng)計(jì)運(yùn)算
3．3．4 線性代數(shù)運(yùn)算
3．4 一個(gè)有趣的數(shù)組應(yīng)用實(shí)例
3．5 本章小結(jié)
第4章 Pandas數(shù)據(jù)分析
4．1 Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及創(chuàng)建
4．1．1 Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)概述
4．1．2 創(chuàng)建Series數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
4．1．3 創(chuàng)建DataFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
4．2 DataFrame基本操作
4．2．1 基本列操作
4．2．2 基本行操作
4．3 Pandas檢索
4．3．1 基本檢索
4．3．2 多行檢索
4．3．3 多列檢索
4．3．4 行列檢索
4．3．5 條件檢索
4．3．6 重新檢索
4．3．7 更換檢索
4．4 Pandas數(shù)據(jù)運(yùn)算
4．4．1 算術(shù)運(yùn)算
4．4．2 排序
4．4．3 函數(shù)應(yīng)用和映射
4．4．4 統(tǒng)計(jì)方法
4．5 Pandas處理缺失值
4．5．1 查找缺失值
4．5．2 刪除缺失值
4．5．3 填充缺失值
4．6 數(shù)據(jù)載入與輸出
4．6．1 讀/寫文本文件
4．6．2 讀/寫Excel文件
4．7 數(shù)據(jù)聚合與分組
4．7．1 merge數(shù)據(jù)合并
4．7．2 concat軸向連接
4．7．3 檢測(cè)與處理重復(fù)值
4．7．4 數(shù)據(jù)分組
4．8 綜合案例
4．8．1 背景介紹
4．8．2 數(shù)據(jù)整理目標(biāo)
4．8．3 數(shù)據(jù)讀取與初步探索
4．8．4 數(shù)據(jù)的清洗與整理
4．8．5 數(shù)據(jù)查看
4．8．6 數(shù)據(jù)的分組整理
4．8．7 數(shù)據(jù)保存
4．9 本章小結(jié)
……
第5章 數(shù)據(jù)可視化
第6章 科學(xué)計(jì)算與機(jī)器學(xué)習(xí)
第7章 機(jī)器學(xué)習(xí)綜合案例
參考文獻(xiàn)
1．1 什么是數(shù)據(jù)分析
1．1．1 數(shù)據(jù)的類型
1．1．2 數(shù)據(jù)分析的過程
1．1．3 與數(shù)據(jù)分析相關(guān)的概念
1．2 為何用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
1．2．1 Python語言的特點(diǎn)
1．2．2 Python在數(shù)據(jù)分析方面的優(yōu)勢(shì)
1．3 重要的Python庫
1．3．1 NumPy
1．3．2 SciPy
1．3．3 Pandas
1．3．4 Matplotlib
1．3．5 pyecharts
1．3．6 StatsModels
1．3．7 scikit-learn
1．4 Anaconda的安裝和使用
1．4．1 Anaconda的下載
1．4．2 Anaconda的安裝
1．4．3 安裝和更新Python包
1．5 JupyterNotebook的使用
1．5．1 打開JupyterNotebook
1．5．2 JupyterNotebook中代碼的編輯與運(yùn)行
1．6 本章小結(jié)
第2章 Python程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)
2．1 Python語言基礎(chǔ)
2．1．1 對(duì)象、變量和標(biāo)識(shí)符
2．1．2 內(nèi)置數(shù)據(jù)類型
2．1．3 運(yùn)算符和表達(dá)式
2．1．4 Python中的函數(shù)和模塊
2．2 流程控制
2．2．1 順序結(jié)構(gòu)
2．2．2 選擇結(jié)構(gòu)
2．2．3 循環(huán)結(jié)構(gòu)
2．3 Python組合數(shù)據(jù)類型
2．3．1 列表
2．3．2 元組
2．3．3 字符串
2．3．4 字典
2．4 函數(shù)
2．4．1 函數(shù)的定義和調(diào)用
2．4．2 函數(shù)參數(shù)和返回值
2．4．3 lambda表達(dá)式
2．4．4 遞歸函數(shù)
2．4．5 函數(shù)式編程和高階函數(shù)
2．5 本章小結(jié)
第3章 NumPy基礎(chǔ)
3．1 多維數(shù)組對(duì)象ndarray
3．1．1 ndarray對(duì)象的創(chuàng)建
3．1．2 ndarray對(duì)象的屬性
3．1．3 隨機(jī)數(shù)數(shù)組
3．2 數(shù)組的基本操作
3．2．1 數(shù)組的索引和切片
3．2．2 數(shù)組形狀變換
3．2．3 數(shù)組轉(zhuǎn)置和軸對(duì)換
3．2．4 數(shù)組的合并與拆分
3．3 數(shù)組的運(yùn)算
3．3．1 數(shù)組運(yùn)算和廣播機(jī)制
3．3．2 數(shù)組的排序
3．3．3 統(tǒng)計(jì)運(yùn)算
3．3．4 線性代數(shù)運(yùn)算
3．4 一個(gè)有趣的數(shù)組應(yīng)用實(shí)例
3．5 本章小結(jié)
第4章 Pandas數(shù)據(jù)分析
4．1 Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及創(chuàng)建
4．1．1 Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)概述
4．1．2 創(chuàng)建Series數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
4．1．3 創(chuàng)建DataFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
4．2 DataFrame基本操作
4．2．1 基本列操作
4．2．2 基本行操作
4．3 Pandas檢索
4．3．1 基本檢索
4．3．2 多行檢索
4．3．3 多列檢索
4．3．4 行列檢索
4．3．5 條件檢索
4．3．6 重新檢索
4．3．7 更換檢索
4．4 Pandas數(shù)據(jù)運(yùn)算
4．4．1 算術(shù)運(yùn)算
4．4．2 排序
4．4．3 函數(shù)應(yīng)用和映射
4．4．4 統(tǒng)計(jì)方法
4．5 Pandas處理缺失值
4．5．1 查找缺失值
4．5．2 刪除缺失值
4．5．3 填充缺失值
4．6 數(shù)據(jù)載入與輸出
4．6．1 讀/寫文本文件
4．6．2 讀/寫Excel文件
4．7 數(shù)據(jù)聚合與分組
4．7．1 merge數(shù)據(jù)合并
4．7．2 concat軸向連接
4．7．3 檢測(cè)與處理重復(fù)值
4．7．4 數(shù)據(jù)分組
4．8 綜合案例
4．8．1 背景介紹
4．8．2 數(shù)據(jù)整理目標(biāo)
4．8．3 數(shù)據(jù)讀取與初步探索
4．8．4 數(shù)據(jù)的清洗與整理
4．8．5 數(shù)據(jù)查看
4．8．6 數(shù)據(jù)的分組整理
4．8．7 數(shù)據(jù)保存
4．9 本章小結(jié)
……
第5章 數(shù)據(jù)可視化
第6章 科學(xué)計(jì)算與機(jī)器學(xué)習(xí)
第7章 機(jī)器學(xué)習(xí)綜合案例
參考文獻(xiàn)
展開全部
Python數(shù)據(jù)分析 作者簡(jiǎn)介
薛福亮，博士，天津財(cái)經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院信息資源管理專業(yè)教師。主要研究方向?yàn)殡娮由虅?wù)推薦、數(shù)據(jù)挖掘。2009年9月-2010年3月美國(guó)加州州立大學(xué)富爾頓分校高級(jí)訪問學(xué)者。曾獲天津市優(yōu)秀青年教師、天津市中青年骨干教師、天津市“131”創(chuàng)新型人才培養(yǎng)工程第三層次人選、天津財(cái)經(jīng)大學(xué)十佳青年教師等稱號(hào)。近年來在核心期刊發(fā)表論文十余篇，出版專著兩部、教材三部，主持和參與多項(xiàng)***、省部級(jí)課題。
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