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內(nèi)容簡介

　　數(shù)據(jù)分析為各行各業(yè)的科學判斷和決策提供支撐。在眾多的數(shù)據(jù)分 \n析工具中，Python 是強有力的一個。本書介紹了數(shù)據(jù)分析的基本概述、 \nPython 語言基礎，以及如何利用Python 的高性能科學計算類庫NumPy、 \n高級數(shù)據(jù)分析類庫Pandas 和出版質(zhì)量級繪圖類庫Matplotlib 來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的 \n清洗、整理、分析和可視化。 \n本書內(nèi)容豐富、體系完整，內(nèi)容循序漸進、深入淺出、圖文并茂，可 \n以幫助讀者從零基礎到掌握利用Python 做數(shù)據(jù)分析的技能技巧。 \n本書可作為高等職業(yè)院校電子商務類、統(tǒng)計類、計算機類、財經(jīng)類等 \n的教材，也可作為跨專業(yè)學習數(shù)據(jù)分析的廣大愛好者的自學參考書和培訓 \n資料。 \n為方便教學，本書配備電子課件、習題答案、教學數(shù)據(jù)等教學資源。 \n凡選用本書作為教材的教師均可登錄機械工業(yè)出版社教育服務網(wǎng)www. \ncmpedu.com 下載。咨詢電話：010-88379375；聯(lián)系QQ：945379158。

作者簡介

暫缺《Python數(shù)據(jù)分析》作者簡介

圖書目錄

目　錄 \n
Contents \n
前言 \n
二維碼索引 \n
第一節(jié)　數(shù)據(jù)分析認知 // 001 \n
第二節(jié)　數(shù)據(jù)分析語言認知 // 005 \n
第三節(jié)　Python 語言概述 // 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
實訓 // 019 \n
練習 // 019 \n
第一節(jié)　Python 基礎語法 // 020 \n
第二節(jié)　輸入與輸出 // 030 \n
第三節(jié)　運算符和表達式 // 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
實訓 // 066 \n
練習 // 067 \n
第一節(jié)　容器類型數(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
實訓 // 119 \n
練習 // 120 \n
第一章 \n
數(shù)據(jù)分析的基本概述 \n
第二章 \n
Python 語言基礎 \n
第三章 \n
Python 語言進階 \n
目錄 \n
VII \n
第一節(jié)　NumPy 數(shù)組對象 // 123 \n
第二節(jié)　NumPy 高級索引與通用函數(shù) // 130 \n
第三節(jié)　NumPy 統(tǒng)計分析 // 136 \n
小結(jié) // 140 \n
實訓 // 140 \n
練習 // 142 \n
第一節(jié)　Pandas 數(shù)據(jù)分析基礎 // 143 \n
第二節(jié)　Pandas 數(shù)據(jù)讀寫 // 153 \n
第三節(jié)　使用Pandas 進行簡單的統(tǒng)計分析 // 160 \n
第四節(jié)　數(shù)據(jù)清洗與處理 // 168 \n
小結(jié) // 183 \n
實訓 // 184 \n
練習 // 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)　日期時間數(shù)據(jù)的處理 // 210 \n
第四節(jié)　分組與聚合統(tǒng)計分析數(shù)據(jù) // 216 \n
第五節(jié)　透視表與交叉表統(tǒng)計分析數(shù)據(jù) // 223 \n
小結(jié) // 225 \n
實訓 // 225 \n
練習 // 229 \n
第一節(jié)　Matplotlib 繪圖基礎 // 230 \n
第二節(jié)　Matplotlib 繪圖進階 // 236 \n
第三節(jié)　利用Pandas 進行繪圖 // 244 \n
小結(jié) // 247 \n
實訓 // 247 \n
練習 // 251 \n
參考文獻