Python数据分析基础(全国高等院校应用型创新规划教材)/计算机系列--聚文网

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内容简介

Python是由Guido van Rossum于20世纪80年代末和90年代初，在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的。它是一种面向对象的、用途非常广泛的编程语言，具有非常清晰的语法特点，适用于多种操作系统。目前Python在国际上非常流行，正在得到越来越多的应用。 Python可以完成许多任务，功能非常强大，其利用Pandas处理大数据的过程，由于Pandas库的使用能够很好地展现数据结构，成为近来Python项目中经常使用的热门技术，并且R和Spark对Python都有很好的调用接口，甚至在内存使用方面都有优化。《Python数据分析基础》根据作者余本国多年教学经验编写，条理清楚，内容深浅适中，尽量让读者从实例出发，结合课后练习，少走弯路。本书涉及的内容主要包括Python数据类型与运算、流程控制及函数与类、Pandas库的数据处理与分析等。在本书的最后，还附带了一些文件读写、网络爬虫、矩阵计算等最基本的内容。本书可以作为本科生、研究生以及科研人员学习 Python的基础教材。

3.5.2 zip 3.5.3 enumerate 3.5.4 max和min 3.5.5 eval 3.5.6 判断函数 3.6 常见的错误显示 3.6.1 常见的错误类型 3.6.2 初学者常犯的错误 3.6.3 try 3.6.4 assert 3.6.5 raise 3.7 模块和包 3.7.1 模块(module) 3.7.2 包(package) 3.7.3 datetime和calendar模块 3.7.4 urllib模块 3.8 类本章小结练习第4章 Python数据分析实战 4.1 关于Pandas 4.1.1 什么是Pandas 4.1.2 Pandas中的数据结构 4.1.3 Pandas的安装方法 4.1.4 在Anaconda中安装第三方库 4.2 数据准备 4.2.1 数据类型 4.2.2 数据结构 4.2.3 数据导入 4.2.4 数据导出 4.3 数据处理 4.3.1 数据清洗 4.3.2 数据抽取 4.3.3 排名索引 4.3.4 数据合并 4.3.5 数据计算 4.3.6 数据分组 4.3.7 日期处理 4.4 数据分析 4.4.1 基本统计 4.4.2 分组分析 4.4.3 分布分析 4.4.4 交叉分析 4.4.5 结构分析 4.4.6 相关分析 4.5 数据可视化 4.5.1 饼图 4.5.2 散点图 4.5.3 折线图 4.5.4 柱形图

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