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数据分析,ython可以这样学 【作 者】董付国 【形态项】 513 【出版项】 北京:清华大学出版社 , 2017.02 【ISBN号】978-7-302-45646-9 【中图法分类号】TP311.56 【主题词】图书-计算机-网络-程序设计-其他 【参考文献格式】 董付国. Python可以这样学. 北京:清华大学出版社, 2017.02.

作为一种高级程序设计语言,Python凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言。同时,Python语言的数据分析功能也逐渐为大众所认可。, 本书是一本介绍如何用Python进行数据分析的学习指南。全书共12章,从Python程序库入门、NumPy数组、matplotlib和pandas开始,陆续介绍了数据加工、数据处理和数据可视化等内容。同时,本书还介绍了信号处理、数据库、文本分析、机器学习、互操作性和性能优化等高级主题。在本书的结尾,还采用3个附录的形式为读者补充了一些重要概念、常用函数以及在线资源等重要内容。, 本书示例丰富、简单易懂,非常适合对Python语言感兴趣或者想要使用Python语言进行数据分析的读者参考阅读。
2018-04-16 上传大小:91KB
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《Python程序设计基础与应用》课后习题答案
Python数据分析与应用PPT、教案、实训数据、习题答案

资 深大数据专家张良均领衔畅销书作者团队,教育部长江学者特聘教授、国家杰出青年基金获得者、IEEE Fellow、华南理工大学计算机与工程学院院长张军倾力推荐。本书采用了以任务为导向的教学模式,按照解决实际任务的工作流程路线,逐步展开介绍相关的理论知识点,推导生成可行的解决方案,* 后落实在任务实现环节。全书大部分章节紧扣任务需求展开,不堆积知识点,着重于解决问题时思路的启发与方案的实施。通过从任务需求到实现这一完整工作流程的体验,帮助读者真正理解与消化Python数据分析与应用。书中案例源于企业真实项目,可操作性强,引导读者融会贯通,并提供源代码等相关学习资源,帮助读者快速掌握大数据相关技能。 本书以任务为导向,全面地介绍数据分析的流程和Python数据分析库的应用,详细讲解利用Python解决企业实际问题的方法。全书共9章,* 1章介绍了数据分析的基本概念等相关知识;* 2~6章介绍了Python数据分析的常用库及其应用,涵盖NumPy数值计算、Matplotlib数据可视化、pandas统计分析、使用pandas进行数据预处理、使用scikit-learn构建模型,较为全面地阐述了Python数据分析方法;第7~9章结合之前所学的数据分析技术,进行企业综合案例数据分析。除* 1章外,本书各章都含了实训与课后习题,通过练习和操作实践,帮助读者巩固所学的内容。本书可作为高校大数据技术类专业的教材,也可以作为大数据技术爱好者的自学用书。

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《Python数据分析基础》

《Python数据分析基础》人民邮电出版社,超清晰带书签电子书原版。

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Python数据分析基础

本书采用基于项目的方法,介绍用Python 完成数据获取、数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模化和自动化的过程。主要内容包括:Python 基础知识,如何从CSV、Excel、XML、JSON 和PDF 文件中提取数据,如何获取与存储数据,各种数据清洗与分析技术,数据可视化方法,如何从网站和API 中提取数据。 本书适合数据处理工作相关人员。 目录 前言 xi 第 1 章 Python 基础 1 1.1 创建 Python 脚本 1 1.2 运行 Python 脚本 3 1.3 与命令行进行交互的几项技巧 6 1.4 Python 语言基础要素 10 1.4.1 数值 10 1.4.2 字符串 12 1.4.3 正则表达式与模式匹配 16 1.4.4 日期 19 1.4.5 列表 21 1.4.6 元组 26 1.4.7 字典 27 1.4.8 控制流 30 1.5 读取文本文件 35 1.5.1 创建文本文件 36 1.5.2 脚本和输入文件在同一位置 38 1.5.3 读取文件的新型语法 38 1.6 使用 glob 读取多个文本文件 39 1.7 写入文本文件 42 1.7.1 向 first_script.py 添加代码 42 1.7.2 写入 CSV 文件 45 1.8 print 语句 46 1.9 本章练习 47 第 2 章 CSV文件 48 2.1 基础 Python 与 pandas 50 2.1.1 读写 CSV 文件(第 1 部分)50 2.1.2 基本字符串分析是如何失败的 56 2.1.3 读写 CSV 文件(第 2 部分)57 2.2 筛选特定的行 58 2.2.1 行中的值满足某个条件 59 2.2.2 行中的值属于某个集合 60 2.2.3 行中的值匹配于某个模式 正则表达式 62 2.3 选取特定的列 64 2.3.1 列索引值 64 2.3.2 列标题 65 2.4 选取连续的行 67 2.5 添加标题行 69 2.6 读取多个 CSV 文件 71 2.7 从多个文件中连接数据 75 2.8 计算每个文件中值的总和与均值 78 2.9 本章练习 81 第 3 章 Excel 文件 82 3.1 内省 Excel 工作簿 84 3.2 处理单个工作表 88 3.2.1 读写 Excel 文件 88 3.2.2 筛选特定行 92 3.2.3 选取特定列 98 3.3 读取工作簿中的所有工作表 101 3.3.1 在所有工作表中筛选特定行 102 3.3.2 在所有工作表中选取特定列 104 3.4 在 Excel 工作簿中读取一组工作表 106 3.5 处理多个工作簿 108 3.5.1 工作表计数以及每个工作表中的行列计数 110 3.5.2 从多个工作簿中连接数据 111 3.5.3 为每个工作簿和工作表计算总数和均值 113 3.6 本章练习 117 第 4 章 数据库 118 4.1 Python 内置的 sqlite3 模块 119 4.1.1 向表中插入新记录 124 4.1.2 更新表中记录 128 4.2 MySQL 数据库 131 4.2.1 向表中插入新记录 135 4.2.2 查询一个表并将输出写入 CSV 文件 140 4.2.3 更新表中记录 142 4.3 本章练习 146 第 5 章 应用程序 147 5.1 在一个大文件集合中查找一组项目 147 5.2 为 CSV 文件中数据的任意数目分类计算统计量 158 5.3 为文本文件中数据的任意数目分类计算统计量 167 5.4 本章练习 174 第 6 章 图与图表 175 6.1 matplotlib 175 6.1.1 条形图 175 6.1.2 直方图 177 6.1.3 折线图 178 6.1.4 散点图 180 6.1.5 箱线图 181 6.2 pandas 183 6.3 ggplot 184 6.4 seaborn 186 第 7 章 描述性统计与建模 192 7.1 数据集 192 7.1.1 葡萄酒质量 192 7.1.2 客户流失 193 7.2 葡萄酒质量 194 7.2.1 描述性统计 194 7.2.2 分组、直方图与 t 检验 195 7.2.3 成对变量之间的关系和相关性 196 7.2.4 使用最小二乘估计进行线性回归 198 7.2.5 系数解释 200 7.2.6 自变量标准化 200 7.2.7 预测 202 7.3 客户流失 203 7.3.1 逻辑斯蒂回归 205 7.3.2 系数解释 207 7.3.3 预测 208 第 8 章 按计划自动运行脚本 209 8.1 任务计划程序(Windows 系统)209 8.2 cron 工具(macOS 系统和 Unix 系统)215 8.2.1 cron 表文件:一次性设置 216 8.2.2 向 cron 表文件中添加 cron 任务 216 第 9 章 从这里启航 220 9.1 更多的标准库模块和内置函数 221 9.1.1 Python 标准库(PSL):更多的标准模块 221 9.1.2 内置函数 222 9.2 Python 包索引(PyPI):更多的扩展模块 222 9.2.1 NumPy 223 9.2.2 SciPy 227 9.2.3 Scikit-Learn 230 9.2.4 更多的扩展包 232 9.3 更多的数据结构 232 9.3.1 栈 233 9.3.2 队列 233 9.3.3 图 233 9.3.4 树 234 9.4 从这里启航 234 附录A 下载指南 236 附录B 练习答案 245 作者介绍 247 封面介绍 247

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本书采用基于项目的方法,介绍用Python 完成数据获取、数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模化和自动化的过程。主要内容包括:Python 基础知识,如何从CSV、Excel、XML、JSON 和PDF 文件中提取数据,如何获取与存储数据,各种数据清洗与分析技术,数据可视化方法,如何从网站和API 中提取数据。 本书适合数据处理工作相关人员。

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