领导力法则
陆禹萌
已完结· 7.97万字
[中国纺织出版社]
作品简介
目录 (216章)
《零基础学 Python 数据分析》（升级版）以数据分析“三剑客”Pandas、Matplotlib 和 NumPy 为主线，从学习与应用的角度出发，全面介绍了数据分析必备入门知识，帮助读者快速掌握数据分析技能，拓宽职场道路。本书通过大量的示意图辅助讲解，力求使读者能够快速理解晦涩难懂的专业术语，同时通过快速示例将知识与应用相结合，并给出实际项目的数据分析案例，让读者能够轻松学习，从而将数据分析与预测知识应用到实际工作中。 全书共 10 章，包括数据分析基础、搭建 Python 数据分析环境、Pandas 入门、Pandas 进阶、可视化数据分析图表、图解数组计算模块 NumPy、数据统计分析案例、机器学习 Scikit-Learn、Python 股票数据分析（Jupyter Notebook 版）、京东电商销售数据分析与预测。本书提供丰富的资源，包含快速示例、案例、项目、视频讲解，力求为读者打造一本“知识讲解+ 快速示例 + 综合应用 + 实战项目”一体化的精彩的 Python 数据分析图书。 本书适合 Python 初学者、数据分析新入行人员、从事数据相关工作的人员、对数据分析感兴
第1章 数据分析基础
正文
第1章 数据分析基础1.1 什么是数据分析1.2 数据分析的重要性1.3 数据分析的基本流程1.3.1 熟悉工具1.3.2 明确目的1.3.3 获取数据1.3.4 数据处理1.3.5 数据分析1.3.6 验证结果1.3.7 结果呈现1.3.8 数据应用1.4 数据分析的常用工具1.4.1 Excel工具1.4.2 Python语言1.5 小结第2章 搭建Python数据分析环境2.1 快速了解Python2.1.1 Python简介2.1.2 Python的版本2.1.3 Python的应用领域2.2.1 下载和安装Python2.3 集成开发环境PyCharm2.3.1 下载PyCharm2.3.2 安装PyCharm2.3.3 运行PyCharm2.3.4 在PyCharm中创建一组学生成绩数据2.4 数据分析标准环境Anaconda2.4.1 下载Anaconda2.4.2 安装Anaconda2.5 JupyterNotebook开发工具2.5.1 认识JupyterNotebook2.5.2 新建一个JupyterNotebook文件2.5.3 在JupyterNotebook中绘制7日天气走势图2.6 小结第3章 Pandas入门3.1 认识Pandas3.1.1 什么是Pandas3.1.2 Pandas的功能与优势3.1.3 安装Pandas模块3.1.4 牛刀小试——轻松导入Excel数据3.2 Series对象3.2.1 图解Series对象3.2.2 创建一个Series对象3.2.3 手动设置Series对象的索引3.2.4 Series对象的索引3.2.5 获取Series对象的索引和值3.3 DataFrame对象3.3.1 图解DataFrame对象3.3.2 创建一个DataFrame对象3.3.3 DataFrame对象的重要属性和函数3.4 外部数据读取3.4.1 读取Excel文件3.4.2 读取CSV文件3.4.3 读取文本文件3.4.4 读取HTML网页数据3.5 数据抽取3.5.1 抽取一行数据3.5.2 抽取多行数据3.5.3 抽取指定列数据3.5.4 抽取指定行列数据3.5.5 按指定条件抽取数据3.6 数据的增加、修改和删除3.6.1 增加数据3.6.2 修改数据3.6.3 删除数据3.7.1 缺失值查看与处理3.7.2 重复值处理3.7.3 异常值的检测与处理3.8 索引设置3.8.1 索引的作用3.8.2 重新设置索引3.8.3 设置某列为行索引3.8.4 数据清洗后重新设置连续的行索引3.9.2 数据排名3.10 小结第4章 Pandas进阶4.1 数据计算4.1.1 求和（sum（）方法）4.1.2 求均值（mean（）方法）4.1.3 求最大值（max（）方法）4.1.4 求最小值（min（）方法）4.1.5 求中位数（median（）方法）4.1.6 求众数（mode（）方法）4.1.7 求方差（var（）方法）4.1.8 求标准差（std（）方法）4.1.9 求分位数（quantile（）方法）4.2 数据格式化4.2.1 设置小数位数4.2.2 设置百分比4.2.3 设置千位分隔符4.3 数据分组统计4.3.1 groupby（）方法4.3.2 对分组数据进行迭代4.3.3 对分组的某列或多列使用聚合函数4.3.4 通过字典和Series对象进行分组统计4.4 数据移位4.5 数据转换4.5.1 一列数据转换为多列数据4.5.2 行列转换4.5.3 DataFrame转换为字典4.5.4 DataFrame转换为列表4.5.5 Excel数据转换为HTML网页格式4.6 数据合并4.6.1 merge（）方法4.6.2 concat（）方法4.7.1 导出数据到Excel文件4.7.2 导出数据到CSV文件4.7.3 导出数据到多个工作表4.8.1 DataFrame的日期数据转换4.8.2 dt（）函数的使用4.8.3 获取日期区间的数据4.8.4 按不同时期统计并显示数据4.9.1 重采样处理4.9.2 降采样处理4.9.3 升采样处理4.9.5 移动窗口数据计算（rolling（）方法）4.10 小结第5章 可视化数据分析图表5.1 数据分析图表的作用5.2 图表的基本组成5.3 Matplotlib概述5.3.1 Matplotlib简介5.3.2 安装Matplotlib5.3.3 Matplotlib图表之初体验5.4 图表的常用设置5.4.1 基本绘图plot（）函数5.4.2 设置画布5.4.3 设置坐标轴5.4.4 添加文本标签5.4.5 设置标题和图例5.4.6 添加注释5.5 常用图表的绘制5.5.1 绘制折线图5.5.2 绘制柱形图5.5.3 绘制直方图5.5.4 绘制饼形图5.5.5 绘制散点图5.5.6 绘制面积图5.5.7 绘制热力图5.5.8 绘制箱形图5.5.9 绘制3D图表5.5.10 绘制多个子图表5.6 小结第6章 图解数组计算模块NumPy6.1.1 NumPy概述6.1.2 安装NumPy6.1.3 数组相关概念6.2.1 创建简单的数组6.2.2 不同方式创建数组6.2.3 按照数值范围创建数组6.2.4 生成随机数组6.2.5 从已有的数组中创建数组6.3.1 数据类型6.3.2 数组运算6.3.3 数组的索引和切片6.3.4 数组重塑6.3.5 数组的增、删、改、查6.4 NumPy矩阵基本操作6.4.1 创建矩阵6.4.2 矩阵运算6.4.3 矩阵转换6.5.1 数学运算函数6.5.2 统计分析函数6.6 小结第7章 数据统计分析案例7.1 对比分析7.2 同比、定比和环比分析7.3 贡献度分析7.4 差异化分析7.5 相关性分析7.7 小 结第8章 机器学习Scikit-Learn8.1 Scikit-Learn简介8.2 安装Scikit-Learn8.3 线性模型8.3.1 最小二乘法回归8.3.2 岭回归8.4 支持向量机8.5.1 什么是聚类8.5.2 聚类算法8.5.3 聚类模块8.5.4 聚类数据生成器8.6 小结第9章 Python股票数据分析（JupyterNotebook版）9.1 概述9.2 项目效果预览9.3 项目开发环境9.4.1 安装第三方模块9.4.2 新建JupyterNotebook文件9.4.3 导入必要的库9.4.4 获取股票历史数据9.5.1 数据查看与缺失性分析9.5.2 描述性统计分析9.5.3 数据处理9.5.4 异常值分析9.5.5 数据归一化处理9.6.1 可视化股票走势图9.6.2 股票收盘价格走势图9.6.4 股票涨跌情况分析图9.6.5 股票k线走势图9.7 关键技术9.8 小结第10章 京东电商销售数据分析与预测10.1 概述10.2 项目效果预览10.3 项目开发环境10.4 分析方法10.5 项目实现过程10.5.1 数据处理10.5.2 日期数据统计并显示10.5.3 销售收入分析10.5.4 销售收入与广告费相关性分析10.5.5 销售收入预测10.5.6 预测评分10.6 小结
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