Python數(shù)據(jù)分析

定　價(jià)：￥49.00

作　者：	宿莉，程書(shū)紅
出版社：	機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111705840	出版時(shí)間：	2022-06-01	包裝：
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	251	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　數(shù)據(jù)分析為各行各業(yè)的科學(xué)判斷和決策提供支撐。在眾多的數(shù)據(jù)分 \n析工具中，Python 是強(qiáng)有力的一個(gè)。本書(shū)介紹了數(shù)據(jù)分析的基本概述、 \nPython 語(yǔ)言基礎(chǔ)，以及如何利用Python 的高性能科學(xué)計(jì)算類(lèi)庫(kù)NumPy、 \n高級(jí)數(shù)據(jù)分析類(lèi)庫(kù)Pandas 和出版質(zhì)量級(jí)繪圖類(lèi)庫(kù)Matplotlib 來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的 \n清洗、整理、分析和可視化。 \n本書(shū)內(nèi)容豐富、體系完整，內(nèi)容循序漸進(jìn)、深入淺出、圖文并茂，可 \n以幫助讀者從零基礎(chǔ)到掌握利用Python 做數(shù)據(jù)分析的技能技巧。 \n本書(shū)可作為高等職業(yè)院校電子商務(wù)類(lèi)、統(tǒng)計(jì)類(lèi)、計(jì)算機(jī)類(lèi)、財(cái)經(jīng)類(lèi)等 \n的教材，也可作為跨專(zhuān)業(yè)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的廣大愛(ài)好者的自學(xué)參考書(shū)和培訓(xùn) \n資料。 \n為方便教學(xué)，本書(shū)配備電子課件、習(xí)題答案、教學(xué)數(shù)據(jù)等教學(xué)資源。 \n凡選用本書(shū)作為教材的教師均可登錄機(jī)械工業(yè)出版社教育服務(wù)網(wǎng)www. \ncmpedu.com 下載。咨詢(xún)電話(huà)：010-88379375；聯(lián)系QQ：945379158。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《Python數(shù)據(jù)分析》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

目　錄 \n
Contents \n
前言 \n
二維碼索引 \n
第一節(jié)　數(shù)據(jù)分析認(rèn)知 // 001 \n
第二節(jié)　數(shù)據(jù)分析語(yǔ)言認(rèn)知 // 005 \n
第三節(jié)　Python 語(yǔ)言概述 // 007 \n
第四節(jié)　安裝Anaconda // 008 \n
第五節(jié)　使用Jupyter Notebook // 014 \n
小結(jié) // 019 \n
實(shí)訓(xùn) // 019 \n
練習(xí) // 019 \n
第一節(jié)　Python 基礎(chǔ)語(yǔ)法 // 020 \n
第二節(jié)　輸入與輸出 // 030 \n
第三節(jié)　運(yùn)算符和表達(dá)式 // 037 \n
第四節(jié)　字符串處理功能與方法 // 048 \n
第五節(jié)　程序基本結(jié)構(gòu) // 056 \n
小結(jié) // 066 \n
實(shí)訓(xùn) // 066 \n
練習(xí) // 067 \n
第一節(jié)　容器類(lèi)型數(shù)據(jù) // 069 \n
第二節(jié)　函數(shù) // 089 \n
第三節(jié)　函數(shù)式編程與高階函數(shù) // 104 \n
第四節(jié)　特殊函數(shù) // 115 \n
小結(jié) // 119 \n
實(shí)訓(xùn) // 119 \n
練習(xí) // 120 \n
第一章 \n
數(shù)據(jù)分析的基本概述 \n
第二章 \n
Python 語(yǔ)言基礎(chǔ) \n
第三章 \n
Python 語(yǔ)言進(jìn)階 \n
目錄 \n
VII \n
第一節(jié)　NumPy 數(shù)組對(duì)象 // 123 \n
第二節(jié)　NumPy 高級(jí)索引與通用函數(shù) // 130 \n
第三節(jié)　NumPy 統(tǒng)計(jì)分析 // 136 \n
小結(jié) // 140 \n
實(shí)訓(xùn) // 140 \n
練習(xí) // 142 \n
第一節(jié)　Pandas 數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ) // 143 \n
第二節(jié)　Pandas 數(shù)據(jù)讀寫(xiě) // 153 \n
第三節(jié)　使用Pandas 進(jìn)行簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析 // 160 \n
第四節(jié)　數(shù)據(jù)清洗與處理 // 168 \n
小結(jié) // 183 \n
實(shí)訓(xùn) // 184 \n
練習(xí) // 187 \n
第一節(jié)　層次化索引 // 189 \n
第二節(jié)　數(shù)據(jù)集合并 // 200 \n
第三節(jié)　日期時(shí)間數(shù)據(jù)的處理 // 210 \n
第四節(jié)　分組與聚合統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù) // 216 \n
第五節(jié)　透視表與交叉表統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù) // 223 \n
小結(jié) // 225 \n
實(shí)訓(xùn) // 225 \n
練習(xí) // 229 \n
第一節(jié)　Matplotlib 繪圖基礎(chǔ) // 230 \n
第二節(jié)　Matplotlib 繪圖進(jìn)階 // 236 \n
第三節(jié)　利用Pandas 進(jìn)行繪圖 // 244 \n
小結(jié) // 247 \n
實(shí)訓(xùn) // 247 \n
練習(xí) // 251 \n
參考文獻(xiàn)