| 图书 | Python数据分析案例教程 |
| 内容 | 内容推荐 Python语言是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,它具有丰富和强大的数据分析和处理库以及语言的简洁性、易读性和可扩展性等特点。本书内容包括五部分,介绍Python数据分析库、Numpy库的科学计算和数据处理函数、Pandas的数据结构,各种外部数据的读写、强大高效的数据分析函数,Matplotlib绘制柱绘图、Python数据分析综合案例,识别需求、数据获取、数据清洗转换等。本书可作为计算机科学与技术、软件工程等相关专业的教材,也可作为数据分析技术人员的参考书。 目录 章数据分析概述 1.1认识数据分析 1.2数据分析与数据挖掘 1.3互联网大数据及其特点 1.4互联网大数据处理的相关技术 1.5数据分析的过程 1.6Python数据分析 1.7数据分析经典案例 第2章Python数据分析开发环境的搭建 2.1Python开发环境的搭建 2.2Python的安装 2.3Anaconda的下载、安装 2.4Python中导人Anaconda 第3章NumPy 3.1认识NumPy 3.2ndarray 3.3NumPy函数的使用 3.4NumPy数据文件的读写 3.5NumPy数据分析案例 第4章Pandas基础 4.1认识Pandas 4.2Pandas数据结构 4.3Pandas索引操作 4.4Pandas算术运算与数据对齐 第5章Pandas数据读写 5.1I/OAPI函数 5.2Pandas读写CSV文件中的数据 5.3Pandas读写Excel文件中的数据 5.4Pandas读写HTML文件中的数据 5.5Pandas读写JSON数据 5.6Pandas读写数据库文件的数据 第6章Pandas数据处理 6.1缺失值处理 6.2数据合并和级联 6.3字符串和文本数据处理 6.4数据排序与分组 6.5Pandas函数应用 6.6数据统计与汇总 6.7Pandas数据分析案例 第7章数据可视化 7.1认识Matplotlib 7.2图形的属性 7.3Matplotlib绘图步骤 7.4基本图表绘制 7.5图表绘制 7.6子图绘制 7.7数据可视化pyecharts的使用 第8章Python数据分析综合案例 8.1Python数据分析环境 8.2数据获取 8.3数据清洗与数据转换 8.4数据分析 8.5数据可视化 8.6数据分析结果 参考文献 |
| 标签 | |
| 缩略图 | ![]() |
| 书名 | Python数据分析案例教程 |
| 副书名 | |
| 原作名 | |
| 作者 | 万念斌,肖伟东,叶丰标 |
| 译者 | |
| 编者 | |
| 绘者 | |
| 出版社 | 厦门大学出版社 |
| 商品编码(ISBN) | 9787561576731 |
| 开本 | |
| 页数 | 198 |
| 版次 | 1 |
| 装订 | 平装 |
| 字数 | 326000 |
| 出版时间 | 2019-12-01 |
| 首版时间 | 2019-12-01 |
| 印刷时间 | |
| 正文语种 | |
| 读者对象 | |
| 适用范围 | |
| 发行范围 | |
| 发行模式 | 实体书 |
| 首发网站 | |
| 连载网址 | |
| 图书大类 | 教育考试-考试-计算机类 |
| 图书小类 | |
| 重量 | |
| CIP核字 | |
| 中图分类号 | TP311.561 |
| 丛书名 | |
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