Python数据分析从0到1

"本书系统、全面讲解Python数据分析知识，帮助读者掌握学习数据分析的技巧，提升编程能力，让读者在掌握本书知识内容的情况下，无论是继续学习数据分析相关知识，还是想拓展涉及更多更深的Python应用领域（如人工智能、机器学习方向），都能够有扎实的基础。 "

本书以Python作为数据分析的工具，系统地介绍数据分析所需的核心知识，为书中的数据分析任务提供分析说明、代码示例和极为详细的代码注释，对于代码中出现的重要知识点会细心地为读者标注出相关内容及在书中出现的具体位置。本书分为3篇共11章：初识篇（第1章和第2章），主要介绍数据分析和Python的相关基础概念，一些数据分析的具体应用场景及Python的集成开发环境；基础篇（第3-9章），主要介绍Python的基础语法，自动化办公的基础操作，数据可视化库Matplotlib和Seaborn，数据分析的核心库NumPy和Pandas，提供了大量翔实、有趣的编程和数据分析示例；进阶篇（第10章和第11章），主要介绍机器学习的入门基础理论知识和代码实现，监督学习和无监督学习的各种典型算法，涉及机器学习和数据挖掘的常用库scikit-learn及神经网络框架PyTorch等的使用，还介绍了编程算法中的动态规划，以及数据分析的实战例子。本书面向数据分析的初学者，可以作为高等院校各专业的“数据分析”课程教材，也可以作为广大数据分析从业者、爱好者、办公人员、科研人员的参考和学习用书。

"邓立文 厦门大学智能多媒体技术实验室成员。承担过多项数据分析与挖掘相关的科研项目工作，曾多次在各类数据科学竞赛中获奖，积累了丰富的实践经验，对数据分析有着深刻的理解，从事健康医疗大数据、机器学习和系统开发相关研究工作。 俞心宇 厦门大学数据挖掘与计算智能实验室成员。曾多次在国赛、美赛等各项数学建模和数据分析竞赛中获奖，在多个科研项目中承担过数据分析和挖掘工作，有丰富的数据分析相关项目经历，从事生物信息学相关研究工作。 牛瑶 厦门大学智能多媒体技术实验室成员。曾多次在国赛等各项数学建模竞赛及厦门大学思维逻辑大赛中获奖，在多个科研项目中承担过数据分析工作，有丰富的数据分析相关项目经历，从事医疗视觉和机器学习相关研究工作。 "

初识篇
第1章Python与数据分析
1．1数据分析概念
1．2为什么使用Python
1．2．1智能时代的通用语言
1．2．2强大高效的第三方库
1．2．3轻松的代码结合能力
1．3数据分析领域的应用场景
1．3．1医疗健康
1．3．2交通出行
1．3．3商业策略
1．3．4经济金融
1．3．5城乡规划
1．3．6气象变化
1．3．7科研及自动化办公
1．4本章小结
第2章初识Python
2．1Python语言特点
2．2Python安装方式
2．2．1Anaconda安装
2．2．2官网安装
2．3Python集成开发环境
2．3．1JupyterNotebook
2．3．2Spyder
2．3．3PyCharm
2．4本章小结
基础篇
第3章Python基础
3．1变量与赋值
3．1．1变量
3．1．2赋值
3．2输入与输出
3．2．1输入
3．2．2输出
3．3Python对象
3．3．1Python对象的概念
3．3．2变量与对象的关系
3．4数据类型
3．4．1数字
3．4．2字符串
3．4．3列表
3．4．4元组
3．4．5字典
3．4．6集合
3．5运算符与表达式
3．5．1算术运算符
3．5．2比较运算符
3．5．3逻辑运算符
3．5．4位运算符
3．5．5赋值运算符
3．5．6成员运算符
3．5．7身份运算符
3．6选择结构
3．6．1if语句
3．6．2if-else语句
3．6．3if-elif-else语句
3．7循环结构
3．7．1while循环
3．7．2for循环
3．7．3循环嵌套
3．7．4循环控制语句
……
进阶篇
参考文献

     第3章 Python基础 本章将正式为读者介绍Python代码相关的基础知识，为了让读者能够快速入门并且熟练地编写Python代码，本章将用大量生活中常见的例子帮助读者理解抽象的基础理论，运用类比、举例的方式让读者轻松掌握代码的使用技巧。全书的示例代码及代码注释翔实，能够一步步引领读者实践理论并带领读者深入思考。本章各节内容的知识点联系紧密，环环相扣，为读者梳理出全面且清晰的知识脉络。当然，学习编程的最核心方法是勤加动手练习，因此在3.8节将提供高质量的综合示例供读者阅读、巩固、思考和提升。 7min 3.1变量与赋值 3.1.1变量 1. 变量的概念 相信读者在学习数学的过程中对“变量”一词并不陌生，如函数式(31)中的x便是数学中我们熟知的变量，x(变量)可以发生改变，可以指定取值范围，如规定函数式(31)中的x只能取1，则变量的取值可以表示为x=1，换个思维理解，x=1意味着变量x可以像容器一样保存1。计算机语言借鉴了这种思维，计算机语言中的变量正像一个容器，创建一个变量的同时会在计算机内存中开辟出一个相应的存储空间，这个空间不仅能存储数字类型的数据，还能存储字符串等非数字类型的数据。 f(x)=x2+2x+1 (31) 式中： x为函数中的自变量。 因此计算机语言中的变量能存储的数据值可以有多种类型，Python中的数据类型分为数字、字符串、列表、元组、字典和集合，Python数据类型的具体内容将在3.4节详细介绍。 2. 变量的命名规则及Python关键字 1) 变量的命名规则 计算机语言可以根据人们的需求创建多个能够存储不同类型数据的变量，为了能够对这些变量加以区分和使用，必须为每个变量按照一定的规则命名，Python变量的命名规则如表31所示。 2) Python关键字 Python关键字是指已经被Python语言本身使用过的字符名称，这些字符名称在Python中具有特定的功能，因此不能被重复使用，就像在某个系统中已经注册过的名称，用户不能再重复注册和使用该名称。Python中的关键字如表32所示。 表31Python变量的命名规则 序号命 名 规 则 1 变量名由数字、字母、下画线的任意组合构成 2 不能以数字作为变量名的开头，不能包含空格 3 变量名区分大小写，如变量名Matrix与变量名matrix不代表同一变量 4 不能将变量名命名为Python关键字 表32Python关键字 and as assert break class continue def del else elif except finally for from False global if in is import lambda not nonlocal None or pass raise return True try while with yield 3.1.2赋值 1. 赋值符号1，同时为对象1分配内存空间，变量a是对象1的引用 print(id(1)) #id(1)指的是对象1的地址特征 print(id(a)) #id(a)指的是变量a所引用对象1的地址特征 print(type(1)) #type(1)指的是对象1的类型特征 print(type(a)) #type(a)指的是变量a所引用对象1的类型特征 print(a) #输出a所引用对象的值 输出： 140712965153168 140712965153168 1 上述代码中，id(1)与id(a)的结果相同，均为140712965153168，说明变量a引用了对象1的地址，两者绑定在一起，type(1)与type(a)的结果相同，均为，说明变量a引用了对象1的类型。 打个比方，在每家每户的户口簿信息上，有个人的户籍地址信息(对应对象中的地址特征)、与户主的关系信息(对应对象中的类型特征)、个人姓名(对应对象中的值特征)，户籍管理系统(对应对象中的变量)能通过个人的户籍地址信息(对象中的地址特征)查询访问住户个人姓名(对象中的值特征)进而实现对户籍信息的管理。 总之，对象是分配的内存块，变量是对象的引用或者说变量指向对象，通过变量可以操作对象所代表的内存块。 注意： 对象包含属性和方法(函数)，上述内容只介绍了对象的3个特征(地址、类型、值)和对象与变量之间的关系，但在实际编程中我们会频繁地使用数据类型对象中的属性和方法(函数)，以列表类型对象为例，我们可以利用“对象名.属性”“对象名.函数”的语法方式调用列表对象中的方法，如a是一个列表类型对象，可以利用a.append(3)调用列表中的append()方法在列表a的末尾添加3这个元素，append()函数的具体内容详见3.4节。 3.4数据类型 Python将数字、字符串、元组划分为不可变数据类型对象，将列表、字典、集合划分为可变数据类型对象，详细说明如表33所示。 表33可变与不可变数据类型对象详细说明 序号 数据类型 划 分 类 别 详 细 说 明 1