Python數(shù)據(jù)分析基礎（全國高等院校應用型創(chuàng)新規(guī)劃教材·計算機系列）簡介，目錄書摘
作者通過近三輪的教學，對Python3.x的基礎知識進行了篩選和總結(jié)，特編寫此書，希望能夠給準備使用Python的讀者提供一些方便。
本書由淺入深，比較適合那些從未接觸過計算機語言的讀者。每章配有大量的示例代碼，希望讀者在使用本書的時候，能夠盡可能自己敲代碼，少用復制粘貼的方法，這樣有利于讀者盡快進入“角色”，畢竟“拷貝得來終覺淺”。
本書的前3章是Python的基礎知識；第4章是利用Pandas庫對數(shù)據(jù)進行處理、分析以及實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化；在第5章還列出了Python對文件的讀取、存儲方法，對網(wǎng)絡爬蟲、矩陣運算也做了簡單的介紹。
Python是由Guido van Rossum于20世紀80年代末和90年代初，在荷蘭國家數(shù)學和計算機科學研究所設計出來的。它是一種面向?qū)ο蟮?、用途非常廣泛的編程語言，具有非常清晰的語法特點，適用于多種操作系統(tǒng)。目前Python在國際上非常流行，正在得到越來越多的應用。
Python可以完成許多任務，功能非常強大，其利用Pandas處理大數(shù)據(jù)的過程，由于Pandas庫的使用能夠很好地展現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，成為近來Python項目中經(jīng)常使用的熱門技術(shù)，并且R和Spark對Python都有很好的調(diào)用接口，甚至在內(nèi)存使用方面都有優(yōu)化。
本書根據(jù)作者多年教學經(jīng)驗編寫，條理清楚，內(nèi)容深淺適中，盡量讓讀者從實例出發(fā)，結(jié)合課后練習，少走彎路。本書涉及的內(nèi)容主要包括Python數(shù)據(jù)類型與運算、流程控制及函數(shù)與類、Pandas庫的數(shù)據(jù)處理與分析等。在本書的最后，還附帶了一些文件讀寫、網(wǎng)絡爬蟲、矩陣計算等最基本的內(nèi)容。
本書可以作為本科生、研究生以及科研人員學習Python的基礎教材。
目錄
第1章Python簡介1
1.1安裝Python2
1.2Python2和Python3的區(qū)別5
本章小結(jié)8
練習8
第2章Python數(shù)據(jù)類型與運算9
2.1數(shù)據(jù)類型11
2.2運算符與功能命令12
2.2.1算數(shù)運算符12
2.2.2比較運算符12
2.2.3賦值運算符13
2.2.4常量與變量15
2.2.5字符串16
2.2.6字符串索引與切片18
2.2.7輸入和輸出20
2.2.8原始字符串21
2.2.9range22
2.2.10元組、列表、字典、集合22
2.2.11格式化輸出37
2.2.12strip、split40
2.2.13divmod()42
2.2.14join()42
本章小結(jié)43
練習47
第3章流程控制及函數(shù)與類49
3.1流程控制52
3.1.1if-else52
3.1.2for循環(huán)53
3.1.3while循環(huán)54
3.1.4continue和break54
3.2遍歷56
3.2.1range()函數(shù)56
3.2.2列表與元組的遍歷59
3.3函數(shù)61
3.3.1函數(shù)的定義61
3.3.2函數(shù)的使用62
3.3.3形參和實參63
3.3.4參數(shù)的傳遞和改變63
3.3.5變量的作用域66
3.3.6函數(shù)參數(shù)的類型68
3.3.7任意個數(shù)的參數(shù)70
3.3.8函數(shù)調(diào)用71
3.4函數(shù)式編程74
3.4.1lambda74
3.4.2reduce()75
3.4.3filter()76
3.4.4map()77
3.4.5行函數(shù)77
3.5常用的內(nèi)置函數(shù)78
3.5.1sum78
3.5.2zip79
3.5.3enumerate80
3.5.4max和min81
3.5.5eval81
3.5.6判斷函數(shù)83
3.6常見的錯誤顯示86
3.6.1常見的錯誤類型87
3.6.2初學者常犯的錯誤89
3.6.3try93
3.6.4assert95
3.6.5raise95
3.7模塊和包96
3.7.1模塊(module)96
3.7.2包(package)100
3.7.3datetime和calendar模塊101
3.7.4urllib模塊105
3.8類106
本章小結(jié)109
練習109
第4章Python數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)113
4.1關(guān)于Pandas114
4.1.1什么是Pandas114
4.1.2Pandas中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)114
4.1.3Pandas的安裝方法114
4.1.4在Anaconda中安裝
第三方庫118
4.2數(shù)據(jù)準備119
4.2.1數(shù)據(jù)類型119
4.2.2數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)120
4.2.3數(shù)據(jù)導入128
4.2.4數(shù)據(jù)導出131
4.3數(shù)據(jù)處理133
4.3.1數(shù)據(jù)清洗133
4.3.2數(shù)據(jù)抽取138
4.3.3排名索引147
4.3.4數(shù)據(jù)合并151
4.3.5數(shù)據(jù)計算154
4.3.6數(shù)據(jù)分組156
4.3.7日期處理157
4.4數(shù)據(jù)分析162
4.4.1基本統(tǒng)計162
4.4.2分組分析163
4.4.3分布分析165
4.4.4交叉分析167
4.4.5結(jié)構(gòu)分析169
4.4.6相關(guān)分析170
4.5數(shù)據(jù)可視化172
4.5.1餅圖172
4.5.2散點圖174
4.5.3折線圖176
4.5.4柱形圖180
4.5.5直方圖183
本章小結(jié)184
練習184
第5章其他187
5.1文件讀寫操作188
5.1.1文件的讀寫方法189
5.1.2文件的其他方法190
5.1.3文件的存儲和讀取190
5.2with語句192
5.3Anaconda下安裝statsmodels包193
5.4關(guān)于Spyder界面恢復默認狀態(tài)的
處理195
5.5關(guān)于Python計算精度的問題197
5.6矩陣運算200
5.6.1創(chuàng)建矩陣200
5.6.2矩陣屬性200
5.6.3解線性方程組201
5.6.4線性規(guī)劃最優(yōu)解202
5.7正則表達式203
5.8使用urllib打開網(wǎng)頁209
5.9網(wǎng)頁數(shù)據(jù)抓取212
5.10讀取文檔217
本章小結(jié)222
練習222
參考文獻224
京公網(wǎng)安備 11000002000088號
