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Python數據分析與可視化(微課版) 版權信息
- ISBN：9787121468872
- 條形碼：9787121468872 ; 978-7-121-46887-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
Python數據分析與可視化(微課版) 本書特色
本書從Python數據分析的基礎知識入手，通過大量案例，系統介紹數據分析的流程與數據可視化的方法，提高讀者應用數據來解決實際問題的能力。全書共8章， 章主要介紹數據分析與可視化基本概念等相關知識；第2章主要介紹使用Python語言編程常用的知識點；第3章主要介紹Python數據分析常用的兩個庫NumPy和Pandas；第4章主要介紹如何使用Pandas導入CSV、XLSX和JSON等類型數據；第5章和第6章主要介紹多個數據分析案例實戰項目；第7章以《紅樓夢》為例介紹整本書的文本處理與分析方法；第8章主要介紹電商訂單數據處理與客戶價值分析。本書秉承“實踐為主、理論夠用、注重實用”原則，將實驗環節及實 內容融入各章節知識點與課程教學中。本書既可以作為高職高專院校大數據技術、人工智能技術應用等計算機相關專業學生的教材，又可以作為Python數據分析初學者、愛好者及從事相關技術人員的參考用書。 本書從Python數據分析的基礎知識入手，通過大量案例，系統介紹數據分析的流程與數據可視化的方法，提高讀者應用數據來解決實際問題的能力。全書共8章， 章主要介紹數據分析與可視化基本概念等相關知識；第2章主要介紹使用Python語言編程常用的知識點；第3章主要介紹Python數據分析常用的兩個庫NumPy和Pandas；第4章主要介紹如何使用Pandas導入CSV、XLSX和JSON等類型數據；第5章和第6章主要介紹多個數據分析案例實戰項目；第7章以《紅樓夢》為例介紹整本書的文本處理與分析方法；第8章主要介紹電商訂單數據處理與客戶價值分析。本書秉承“實踐為主、理論夠用、注重實用”原則，將實驗環節及實 內容融入各章節知識點與課程教學中。本書既可以作為高職高專院校大數據技術、人工智能技術應用等計算機相關專業學生的教材，又可以作為Python數據分析初學者、愛好者及從事相關技術人員的參考用書。
Python數據分析與可視化(微課版) 內容簡介
本書從Python數據分析的基礎知識入手，通過大量案例，系統介紹數據分析的流程與數據可視化的方法，提高讀者應用數據來解決實際問題的能力。全書共8章，第1章主要介紹數據分析與可視化基本概念等相關知識；第2章主要介紹使用Python語言編程常用的知識點；第3章主要介紹Python數據分析常用的兩個庫NumPy和Pandas；第4章主要介紹如何使用Pandas導入CSV、XLSX和JSON等類型數據；第5章和第6章主要介紹多個數據分析案例實戰項目；第7章以《紅樓夢》為例介紹整本書的文本處理與分析方法；第8章主要介紹電商訂單數據處理與客戶價值分析。本書秉承“實踐為主、理論夠用、注重實用”原則，將實驗環節及實操內容融入各章節知識點與課程教學中。本書既可以作為高職高專院校大數據技術、人工智能技術應用等計算機相關專業學生的教材，又可以作為Python數據分析初學者、愛好者及從事相關技術人員的參考用書。
Python數據分析與可視化(微課版) 目錄
第1章 數據分析與可視化概述 1
學習目標 1
1.1 數據分析 1
1.2 數據可視化 2
1.3 數據分析的流程 3
1.4 數據分析與可視化常用工具 5
1.5 Python數據分析與可視化常用類庫 6
1.6 為何選用Python進行數據分析與可視化 7
1.7 安裝和使用面向科學計算的Anaconda 8
1.8 掌握Jupyter Notebook的基本功能 10
1.9 掌握Jupyter Notebook的高級功能 14
本章小結 18
本章習題 18
第2章 Python語言編程基礎 21
學習目標 21
2.1 Python基本語法 21
2.2 Python基本數據類型 23
2.3 Python組合數據類型 26
2.3.1 列表 26
2.3.2 元組 28
2.3.3 字典 29
2.3.4 集合 30
2.4 Python推導式 31
2.4.1 列表推導式 31
2.4.2 元組推導式 32
2.4.3 字典推導式 33
2.4.4 集合推導式 33
2.5 函數 34
2.5.1 函數的定義 34
2.5.2 匿名函數 35
本章小結 35
本章習題 36
第3章 NumPy和Pandas的基礎知識 37
學習目標 37
3.1 NumPy數值計算基礎 38
3.1.1 NumPy多維數組 38
3.1.2 NumPy數組切片和運算 40
3.2 Pandas統計分析基礎 42
3.2.1 Pandas的數據結構 42
3.2.2 Series的語法格式及其基本操作 43
3.2.3 DataFrame的語法格式及其基本操作 47
3.2.4 DataFrame的合并、拼接和組合 52
3.3 分組與聚合 55
3.3.1 數據分組 55
3.3.2 數據聚合 58
本章小結 61
本章習題 61
第4章 使用Pandas導入數據 65
學習目標 65
4.1 讀/寫文本文件 65
4.1.1 讀/寫TXT文本文件 65
4.1.2 讀/寫CSV文件 66
4.2 讀/寫Excel文件 70
4.3 讀/寫HTML文件中的表格數據 77
4.4 讀/寫JSON格式文件 79
4.5 讀取MySQL數據庫文件 82
4.5.1 將數據導入My
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Python數據分析與可視化(微課版) 作者簡介
謝志明，軟件工程碩士，汕尾職業技術學院教師，人工智能教研室主任，計算機應用副教授，汕尾市 科技工作者，汕尾市高層次人才。從事計算機教學工作23年，先后承擔了云計算專業、大數據專業、人工智能專業等多門專業核心課程的教學。指導學生參加省級及以上職業技能類競賽獲獎30余次，其中，獲國賽二等獎3次。作為項目負責人獲校級教學成果獎二等獎1次。主持及參與省級、市廳級、校級課題20余項，公開發表論文20余篇（其中，北大核心2篇，EI收錄3篇），申請專利6項及軟著2項，作為主編或副主編編寫云計算和大數據系列規劃教材6本，參編4本。
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