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Python数据分析基础教程 - 郑丹青
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2024-04-30 07:43:31
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  • 封面
  • 版权信息
  • 内容提要
  • 前言
  • 第1章 数据分析概述
    • 1.1 数据的性质
    • 1.2 数据分析
    • 本章小结
    • 思考练习
  • 第2章 Python与数据分析
    • 2.1 Python简介
    • 2.2 Python与数据分析的关系
    • 2.3 Python数据分析常用的类库
    • 2.4 Python开发环境的搭建
    • 2.5 Python集成开发环境的搭建
    • 项目实践
    • 本章小结
    • 思考练习
  • 第3章 Python语言基础
    • 3.1 Python基础语法
    • 3.2 Python的数据类型
    • 3.3 Python流程控制语句
    • 3.4 Python的函数
    • 项目实践
    • 本章小结
    • 思考练习
  • 第4章 NumPy数组与矢量计算
    • 4.1 NumPy概述
    • 4.2 NumPy数组对象
    • 4.3 NumPy数组操作
    • 4.4 NumPy数组的矢量计算
    • 4.5 NumPy矩阵创建、计算及操作
    • 4.6 随机数的生成
    • 项目实践
    • 本章小结
    • 思考练习
  • 第5章 用NumPy进行简单统计分析
    • 5.1 文件读写操作
    • 5.2 NumPy常用的统计函数
    • 5.3 使用NumPy函数进行统计分析
    • 5.4 简单的统计分析
    • 项目实践
    • 本章小结
    • 思考练习
  • 第6章 数据可视化——Matplotlib库
    • 6.1 Matplotlib概述
    • 6.2 使用pyplot创建图形
    • 6.3 Matplotlib参数配置
    • 6.4 分析变量间关系图
    • 6.5 分析变量数据分布和分散状况
    • 项目实践
    • 本章小结
    • 思考练习
  • 第7章 pandas数据分析基础
    • 7.1 pandas概述
    • 7.2 pandas的数据结构及常用操作
    • 7.3 pandas的索引
    • 7.4 pandas数据结构之间的运算
    • 7.5 pandas的函数应用
    • 7.6 数据读取与写入
    • 7.7 数据分析方法
    • 项目实践
    • 本章小结
    • 思考练习
  • 第8章 用pandas进行数据预处理
    • 8.1 数据清洗
    • 8.2 数据合并
    • 8.3 数据抽取
    • 8.4 重塑层次化索引
    • 8.5 映射与数据转换
    • 8.6 排列与随机抽样
    • 8.7 日期转换、日期格式化和日期抽取
    • 8.8 字符串处理
    • 项目实践
    • 本章小结
    • 思考练习
  • 第9章 机器学习库scikit-learn入门
    • 9.1 机器学习概述
    • 9.2 scikit-learn概述
    • 9.3 第一个机器学习程序
    • 9.4 使用scikit-learn进行机器学习
    • 项目实践
    • 本章小结
    • 思考练习
  • 第10章 电影数据分析项目
    • 10.1 项目描述
    • 10.2 准备数据
    • 10.3 数据清洗
    • 10.4 数据分析与数据可视化
    • 本章小结
    • 思考练习
  • 参考文献
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