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Python数据分析与应用:从数据获取到可视化

黑马程序员/编著
定价:¥52.00

出版社:中国铁道出版社

ISBN:978-7-113-25145-1

图书种类:高校教材,社会图书

出版日期:2019-03

所属学科:Python

页码:262

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内容简介

本书采用理论与案例相结合的形式,以Anaconda为主要开发工具,系统全面地介绍了Python数据分析的相关知识。全书共分为9章,第1章介绍了数据分析的基本概念,以及开发工具的安装和使用;第2~6章介绍了Python数据分析的常用库及其应用,涵盖了科学计算库NumPy、数据分析库Pandas、数据可视化库Matplotlib、Seaborn与Bokeh,较为全面地讲述了Python数据分析技术;第7~8章属于拓展知识,主要介绍了时间序列和文本数据的分析;第9章结合之前所学的技术开发了一个综合案例,动手演示如何在项目中运用所学的知识。除了第1章外,其他章节都包含了很多示例和案例,通过动手操作和练习,可以帮助读者更好地理解和掌握所学的知识。

适合群体
1、计算机或者大数据相关专业教材
2、大数据或者数据分析爱好者
图书特色

特色一:零基础、入门级讲解

本书以初学者的角度出发,铺垫讲解了很多关于数据分析的基础知识,能够让读者理解与熟悉数据分析完整流程。

特色二:循序渐进,通俗易懂

在课程知识和内容讲解上,本书所涉及到的知识点都是对应实际应用需求,课程的编排顺序符合大众的认知规律,在知识讲解时采用易于理解的图示和举例的方式,将抽象的概念具体化,并利用示例进一步验证和测试,以总结出实用的经验。

特色三:案例丰富、实战性强

为了提高读者学习的动力,在学习的过程中,每个章节都会设立一个实用性比较强的案例,将每章中所涉及的知识进一步运用,以更快地、更直观地方式进行展现,从而满足了读者的成就感。

特色四:知识点全面,针对性强

为了拓宽读者的编程能力,本书在介绍传统类型数据的分析同时,还另外介绍了其它类型数据的分析,以便能够让读者更加适应岗位的需求。

图书目录
第1章 数据分析概述
1.1 数据分析的背景
1.2 什么是数据分析
1.3 数据分析的应用场景
1.4 数据分析的流程
1.5 为什么选择Python做数据分析
1.6 创建新的Python环境—Anaconda
1.6.1 Anaconda发行版本概述
1.6.2 在Windows系统中安装Anaconda
1.6.3 通过Anaconda管理Python包
1.7 启用Jupyter Notebook
1.7.1 启动Anaconda自带的Jupyter Notebook
1.7.2 Jupyter Notebook界面详解
1.7.3 Jupyter Notebook的基本使用
1.8 常见的数据分析工具
1.9 本章小结
1.10 本章习题
第2章 科学计算库NumPy
2.1 认识NumPy数组对象
2.2 创建NumPy数组
2.3 ndarray对象的数据类型
2.3.1 查看数据类型
2.3.2 转换数据类型
2.4 数组运算
2.4.1 矢量化运算
2.4.2 数组广播
2.4.3 数组与标量间的运算
2.5 ndarray的索引和切片
2.5.1 整数索引和切片的基本使用
2.5.2 花式(数组)索引的基本使用
2.5.3 布尔型索引的基本使用
2.6 数组的转置和轴对称
2.7 NumPy通用函数
2.8 利用NumPy数组进行数据处理
2.8.1 将条件逻辑转为数组运算
2.8.2 数组统计运算
2.8.3 数组排序
2.8.4 检索数组元素
2.8.5 唯一化及其他集合逻辑
2.9 线性代数模块
2.10 随机数模块
2.11 案例—酒鬼漫步
2.12 本章小结
2.13 本章习题
第3章 数据分析工具Pandas
3.1 Pandas的数据结构分析
3.1.1 Series
3.1.2 DataFrame
3.2 Pandas索引操作及高级索引
3.2.1 索引对象
3.2.2 重置索引
3.2.3 索引操作
3.3 算术运算与数据对齐
3.4 数据排序
3.4.1 按索引排序
3.4.2 按值排序
3.5 统计计算与描述
3.5.1 常用的统计计算
3.5.2 统计描述
3.6 层次化索引
3.6.1 认识层次化索引
3.6.2 层次化索引的操作
3.7 读写数据操作
3.7.1 读写文本文件
3.7.2 读写Excel文件
3.7.3 读取HTML表格数据
3.7.4 读写数据库
3.8 案例—北京高考分数线统计分析
2.8.1 案例需求
2.8.2 数据准备
2.8.3 功能实现
3.9 本章小结
3.10 本章习题

第4章 数据预处理
4.1 数据清洗
4.1.1 空值和缺失值的处理
4.1.2 重复值的处理
4.1.3 异常值的处理
4.1.4 更改数据类型
4.2 数据合并
4.2.1 轴向堆叠数据
4.2.2 主键合并数据
4.2.3 根据行索引合并数据
4.2.4 合并重叠数据
4.3 数据重塑
4.3.1 重塑层次化索引
4.3.2 轴向旋转
4.4 数据转换
4.4.1 重命名轴索引
4.4.2 离散化连续数据
4.4.3 哑变量处理类别型数据
4.5 案例—预处理部分地区信息
4.5.1 案例需求
4.5.2 数据准备
4.5.3 功能实现
4.6 本章小结
4.7 本章习题

第5章 数据聚合与分组运算
5.1 分组与聚合的原理
5.2 通过groupby()方法将数据拆分成组
5.3 数据聚合
5.3.1 使用内置统计方法聚合数据
5.3.2 面向列的聚合方法
5.4 分组级运算
5.4.1 数据转换
5.4.2 数据应用
5.5 案例—运动员信息的分组与聚合 24
5.6.1 案例需求 24
5.6.2 数据准备 25
5.6.3 功能实现 25
5.6 本章小结 33
5.7 本章习题 33

第6章 数据可视化
6.1 数据可视化概述
6.1.1 什么是数据可视化
6.1.2 常见的图表类型
6.1.3 数据可视化的工具
6.2 Matplotlib—绘制图表
6.2.1 通过figure()函数创建画布
6.2.2 通过subplot()函数创建单个子图
6.2.3 通过subplots()函数创建多个子图
6.2.4 通过add_subplot()方法添加和选中子图
6.2.5 添加各类标签
6.2.6 绘制常见图表
6.2.7 本地保存图形
6.3 Seaborn—绘制统计图形
6.3.1 可视化数据的分布
6.3.2 用分类数据绘图
6.4 Bokeh—交互式可视化库
6.4.1 认识Bokeh库
6.4.2 通过Plotting绘制图形
6.5 案例—画图分析某年旅游景点数据
6.5.1 案例需求
6.5.2 数据准备
6.5.3 功能实现
6.6 本章小结
6.7 本章习题

第7章 时间序列分析
7.1 时间序列的基本操作
7.1.1 创建时间序列
7.1.2 通过时间戳索引选取子集
7.2 固定频率的时间序列
7.2.1 创建固定频率的时间序列
7.2.2 时间序列的频率、偏移量
7.2.3 时间序列的移动
7.3 时间周期及计算
7.3.1 创建时期对象
7.3.2 时期的频率转换
7.4 重采样
7.4.1 重采样方法(resample)
7.4.2 降采样
7.4.3 升采样
7.5 数据统计—滑动窗口
7.6 时序模型—ARIMA
7.7 案例—股票收盘价分析
7.7.1 案例需求
7.7.2 数据准备
7.7.3 功能实现
7.7 本章小结
7.8 本章习题

第8章 文本数据分析
8.1 文本数据分析工具
8.1.1 NLTK与jieba概述
8.1.2 安装NLTK和下载语料库
8.1.3 jieba库的安装
8.2 文本预处理
8.2.1 预处理的流程
8.2.2 分词
8.2.3 词性标注
8.2.4 词形归一化
8.2.5 删除停用词
8.3 文本情感分析
8.4 文本相似度
8.5 文本分类
8.6 案例—商品评价分析
8.6.1 案例需求
8.6.2 数据准备
8.6.3 功能实现
8.7 本章小结
8.8 本章习题

第9章 数据分析实战—北京租房数据统计分析
9.1 数据来源
9.2 数据读取
9.3 数据预处理
9.3.1 重复值和空值处理
9.3.2 数据转换类型
9.4 图表分析
9.4.1 房源数量、位置分布分析
9.4.2 户型数量分析
9.4.3 平均租金分析
9.4.4 面积区间分析
9.5 本章小结
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