Python数据分析入门与实战(双色印刷)/数字化人才职场赋能系列丛书

本书从Python基础语法到科学计算库，系统地剖析了Python数据分析的技能树，并搭配项目实战，帮助读者更好更快地掌握Python数据分析的知识体系。

本书系统地描述了如何利用Python语言进行数据分析。由浅入深的编写方式可以帮助读者轻松愉快地进入数据的世界。全书从理论到实践、从基础语法到科学计算库，循序渐进地讲解了Python数据分析所需要学习的技能。搭配项目实战帮助读者更好、更快地掌握Python数据分析知识点。此外，还全面介绍了数据分析的必知必会技能。本书提供代码资源下载服务，每章均配有重要知识点串讲视频。本书不仅适合零基础喜欢数据分析的入门级读者，还可助力数据分析从业者进行技术进阶。

致数字化人才的一封信前言●第1章认识数据分析1.1重新认识数据分析1.1.1数据的定义1.1.2分析数据的重要性1.2数据的类别与变化1.3数据处理1.3.1数据处理的含义1.3.2脏数据1.3.3数据清洗1.4数据分析1.4.1数据分析的流程与方法1.4.2Python数据分析常用库1.4.3数据分析的结论●第2章环境安装2.1Python简介2.2Python的常用IDE2.3Anaconda2.3.1Anaconda安装包的获取2.3.2Anaconda在不同系统中的安装 2.4Jupyter Notebook 功能介绍2.4.1Jupyter Notebook启动方法2.4.2常用快捷键2.4.3常用功能2.5安装第三方库2.5.1pip网络安装2.5.2pip本地安装●第3章Python基础知识3.1输出和输入3.1.1输出3.1.2输入3.1.3格式化输出3.2变量3.2.1变量的定义3.2.2命名规则3.2.3变量类型3.3注释3.4运算符3.4.1算术运算符3.4.2赋值运算符3.4.3比较运算符3.4.4逻辑运算符3.5结构语句3.5.1顺序结构语句3.5.2选择结构语句3.5.3循环结构语句 3.5.4结构语句中的特殊语句3.6数据类型3.6.1数值和字符串3.6.2列表3.6.3元组3.6.4字典3.7函数3.7.1函数的定义3.7.2函数的参数3.7.3函数的返回值3.7.4全局变量与局部变量3.8模块与文件3.8.1三种模块3.8.2管理模块的包3.8.3文件的基础操作3.9异常报错机制3.10Python项目3.10.1项目练习13.10.2项目练习2●第4章数据灵魂基础之NumPy4.1NumPy 安装4.2数组的创建4.3数组4.4数据类型4.5索引与切片4.6通用函数4.6.1统计函数4.6.2随机函数4.6.3连接函数4.6.4其他函数●第5章数据规整之Pandas入门5.1Pandas中的数据对象5.1.1Series对象5.1.2DataFrame对象5.2数据索引与选取5.2.1［］操作 5.2.2.loc［］与.iloc［］5.2.3.at［］与.iat［］5.3Pandas的常用方法5.3.1Pandas的基本方法5.3.2Pandas数值运算方法5.3.3Pandas处理文本字符串5.3.4Pandas的合并与连接5.3.5Pandas操作应用方法●第6章数据加载6.1txt文件的读写操作6.1.1读取txt文件内容6.1.2with与readlines()6.1.3写入txt文件内容6.2CSV文件的读写操作6.2.1读取CSV文件内容6.2.2写入CSV文件内容6.3Excel文件的读写操作6.3.1读取Excel文件内容6.3.2写入Excel文件内容6.4JSON文件的读写操作6.4.1读取JSON文件内容6.4.2写入JSON文件内容6.5SQL文件的读取6.5.1PyMySQL读取MySQL数据库内容6.5.2Pandas读取MySQL数据库内容●第7章数据预处理7.1数据预处理是什么7.1.1重复数据的处理7.1.2缺失值的处理7.1.3异常值的处理7.2数据变换7.2.1转换数据类型7.2.2数据标准化（Z-score标准化）7.2.3数据归一化（Min-Max标准化）7.3高级数据预处理方法7.3.1哑变量7.3.2独热编码7.4数据预处理实战7.4.1数据观察7.4.2数据预处理实战7.4.3数据标准化●第8章Pandas数据优化8.1多层索引 8.1.1多层索引的创建8.1.2多层索引操作8.1.3Series多层索引8.1.4DataFrame多层索引8.2groupby应用机制8.2.1分组对象8.2.2通过by参数进行分组8.2.3通过level参数进行分组8.2.4分组聚合8.2.5agg聚合8.2.6apply()函数8.3时间序列8.3.1创建时间索引8.3.2通过日期时间索引获取元素8.3.3重采样8.4滑动窗口●第9章数据可视化9.1Pandas图形绘制9.2Matplotlib图形绘制9.2.1Figure绘图参数详解9.2.2Matplotlib常用图形绘制9.3Seaborn图形绘制9.3.1设置Seaborn绘图风格9.3.2Seaborn常用图形绘制●第10章电商销售数据分析10.1数据准备10.2数据清洗10.2.1查看是否含有缺失值10.2.2查看是否含有异常值10.2.3数据整理10.3具体目标分析10.4案例结论