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内容简介

本书共9章，第1章主要介绍数据分析内容和数据分析的平台Jupytor Notebook ；第2～3章为Python编程，从基础到进阶，使读者掌握数据分析所需的程序设计能力；第4～9章为数据处理和数据分析的融合；第4章介绍NumPy和Pandas，为数据分析打好基础；第5章介绍Pandas如何处理数据集；第6章内容为数据可视化，主要介绍Matplotlib；第7 章内容为文本数据处理，主要是正则表达式及文本数据处理；第8章内容为时间序列数据分析，主要介绍时问序列的3个对象应用；第9章从理论到实践系统介绍机器学习应用于回归、分类和聚类，并使用sklearn具体实现。

第1章数据分析与软件工具概述本章学习目标 1.1 数据分析概述 1.2 数据分析工具Python 1.3 数据分析工具包Anaconda 1.4 Python数据分析编程【财务应用与实践】【本章小结】【本章习题】第2章 Python编程基础本章学习目标 2.1 Python的标识符与关键词 2.2 Python的对象与变量 2.3 Python的表达式与运算符 2.4 Python的数据类型 2.5 Python程序流程控制 2.6 可迭代对象、推导式与生成器【财务应用与实践】【本章小结】【本章习题】第3章 Python编程进阶本章学习目标 3.1 Python函数 3.2 函数式编程 3.3 面向对象的编程 3.4 Python模块与包 3.5 Python命名空间与变量作用域 3.6 Python文件系统管理 3.7 Python异常处理机制【财务应用与实践】【本章小结】【本章习题】第4章 Pandas数据分析基础本章学习目标 4.1 NumPy基础 4.2 Pandas基础 4.3 Pandas索引对象 4.4 Pandas数据切片与提取 4.5 Pandas的常用方法【财务应用与实践】【本章小结】【本章习题】第5章 Pandas数据集处理本章学习目标 5.1 函数应用 5.2 数据变形 5.3 数据分组 5.4 数据连接【财务应用与实践】【本章小结】

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