Python数据分析基础/图灵程序设计丛书

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前言 第1章 Python基础 1.1 创建Python脚本 1.2 运行Python脚本 1.3 与命令行进行交互的几项技巧 1.4 Python语言基础要素 1.4.1 数值 1.4.2 字符串 1.4.3 正则表达式与模式匹配 1.4.4 日期 1.4.5 列表 1.4.6 元组 1.4.7 字典 1.4.8 控制流 1.5 读取文本文件 1.5.1 创建文本文件 1.5.2 脚本和输入文件在同一位置 1.5.3 读取文件的新型语法 1.6 使用glob读取多个文本文件 1.7 写入文本文件 1.7.1 向first_script.py添加代码 1.7.2 写入CSV文件 1.8 print语句 1.9 本章练习 第2章 CSV文件 2.1 基础Python与pandas 2.1.1 读写CSV文件（第部分） 2.1.2 基本字符串分析是如何失败的 2.1.3 读写CSV文件（第部分） 2.2 筛选特定的行 2.2.1 行中的值满足某个条件 2.2.2 行中的值属于某个集合 2.2.3 行中的值匹配于某个模式/正则表达式 2.3 选取特定的列 2.3.1 列索引值 2.3.2 列标题 2.4 选取连续的行 2.5 添加标题行 2.6 读取多个CSV文件 2.7 从多个文件中连接数据 2.8 计算每个文件中值的总和与均值 2.9 本章练习 第3章 Excel文件 3.1 内省Excel工作簿 3.2 处理单个工作表 3.2.1 读写Excel文件 3.2.2 筛选特定行 3.2.3 选取特定列 3.3 读取工作簿中的所有工作表 3.3.1 在所有工作表中筛选特定行 3.3.2 在所有工作表中选取特定列 3.4 在Excel工作簿中读取一组工作表 3.5 处理多个工作簿 3.5.1 工作表计数以及每个工作表中的行列计数 3.5.2 从多个工作簿中连接数据 3.5.3 为每个工作簿和工作表计算总数和均值 3.6 本章练习 第4章 数据库 4.1 Python内置的sqlite3模块 4.1.1 向表中插入新记录 4.1.2 更新表中记录 4.2 MySQL数据库 4.2.1 向表中插入新记录 4.2.2 查询一个表并将输出写入CSV文件 4.2.3 更新表中记录 4.3 本章练习 第5章 应用程序 5.1 在一个大文件集合中查找一组项目 5.2 为CSV文件中数据的任意数目分类计算统计量 5.3 为文本文件中数据的任意数目分类计算统计量 5.4 本章练习 第6章 图与图表 6.1 matplotlib 6.1.1 条形图 6.1.2 直方图 6.1.3 折线图 6.1.4 散点图 6.1.5 箱线图 6.2 pandas 6.3 ggplot 6.4 seaborn 第7章 描述性统计与建模 7.1 数据集 7.1.1 葡萄酒质量 7.1.2 客户流失 7.2 葡萄酒质量 7.2.1 描述性统计 7.2.2 分组、直方图与t检验 7.2.3 成对变量之间的关系和相关性 7.2.4 使用最小二乘估计进行线性回归 7.2.5 系数解释 7.2.6 自变量标准化 7.2.7 预测 7.3 客户流失 7.3.1 逻辑斯蒂回归 7.3.2 系数解释 7.3.3 预测 第8章 按计划自动运行脚本 8.1 任务计划程序（Windows系统） 8.2 cron工具（macOS系统和Unix系统） 8.2.1 cron表文件：一次性设置 8.2.2 向cron表文件中添加cron任务 第9章 从这里启航 9.1 更多的标准库模块和内置函数 9.1.1 Python标准库（PSL）：更多的标准模块 9.1.2 内置函数 9.2 Python包索引（PyPI）：更多的扩展模块 9.2.1 NumPy 9.2.2 SciPy 9.2.3 Scikit-Learn 9.2.4 更多的扩展包 9.3 更多的数据结构 9.3.1 栈 9.3.2 队列 9.3.3 图 9.3.4 树 9.4 从这里启航 附录A 下载指南 附录B 练习答案 作者介绍 封面介绍