Python数据分析和可视化基础开发教程(微课视频版)

本书以Python 3.9为编程环境，从Python基础 到扩展库，从编程到数据分析，逐步展开Python数 据分析内容。本书首先简要介绍数据分析和可视化 相关概念，并讲解Python基础知识； 然后按照数 据分析的主要步骤，重点介绍数据获取、数据处理 、数据分析、数据可视化及机器学习建模过程相关 的扩展库，包括BeautifulSoup4、NumPy、 Matplotlib、Pandas、seaborn和sklearn等； 最 后通过销售业客户价值数据分析案例演示相关理论 和Python应用，将Python数据分析知识和实战案例 进行有机结合。 本书可作为高等院校数据分析等课程的教材， 也可作为数据分析初学者和感兴趣读者的自学用书 ，并可作为相关从业人员的参考用书。

资源下载 第1章 数据分析概述 1.1 数据与大数据 1.2 数据分析 1.3 数据分析流程 1.4 Python数据分析与可视化 1.4.1 为什么选择Python做数据分析 1.4.2 Python数据分析与可视化常用类库 1.4.3 Python安装和开发环境 1.5 Jupyter Notebook的安装和使用 1.5.1 Jupyter Notebook的安装 1.5.2 Jupyter Notebook的使用 1.5.3 Jupyter Notebook的保存 1.6 PyCharm的安装和使用 1.7 Python基本输入输出 1.7.1 Python基本输入 1.7.2 Python基本输出 1.8 Python代码规范 实验一 熟悉Python开发环境 习题 第2章 Python语法基础 2.1 Python数据类型 2.1.1 数值类型 2.1.2 字符串 2.1.3 布尔类型 2.1.4 空值 2.1.5 Python数字类型转换 2.2 变量和常量 2.2.1 变量 2.2.2 常量 2.3 运算符与表达式 2.3.1 运算符 2.3.2 表达式 2.4 序列数据结构 2.4.1 列表 2.4.2 元组 2.4.3 字典 2.4.4 集合 实验二 序列的创建和使用 习题 第3章 Python控制语句 3.1 选择结构 3.1.1 if语句 3.1.2 if…else语句 3.1.3 if…elif…else语句 3.1.4 pass语句 3.2 循环结构 3.2.1 while 语句 3.2.2 for语句 3.2.3 continue和break语句 3.2.4 循环嵌套 3.2.5 列表生成式 3.3 应用案例——猜单词游戏 实验三 控制语句的使用 习题 第4章 Python函数与模块 4.1 函数的定义和使用 4.1.1 函数的定义 4.1.2 函数的使用 4.1.3 Lambda表达式 4.1.4 函数的返回值 4.2 函数参数 4.2.1 函数形参和实参的区别 4.2.2 参数的传递 4.2.3 函数参数的类型 4.2.4 变量的作用域 4.3 闭包和函数的递归调用 4.3.1 闭包 4.3.2 函数的递归调用 4.4 内置函数 4.4.1 数学运算函数 4.4.2 集合操作函数 4.4.3 字符串函数 4.4.4 反射函数 4.4.5 IO函数 4.5 模块和包 4.5.1 import 导入模块 4.5.2 定义自己的模块 4.5.3 time模块 4.5.4 calendar模块 4.5.5 random模块 4.5.6 math模块和cmath模块 4.5.7 包 4.6 函数和字典综合应用案例——通讯录程序 实验四 函数的定义和使用 习题 第5章 Python文件的使用 5.1 文件 5.2 文件的访问 5.2.1 打开(建立)文件 5.2.2 读取文本文件 5.2.3 写文本文件 5.2.4 文件内移动 5.2.5 文件的关闭 5.3 文件夹的操作 5.3.1当前工作5.3.2目录操作 5.3.3 文件操作 5.4 常用格式文件操作 5.4.1 操作CSV格式文件 5.4.2 操作Excel文档 5.4.3 操作JSON格式文件 实验五 文件操作 习题 第6章 面向对象程序设计 6.1 面向对象程序设计基础 6.2 类和对象 6.2.1 定义和使用类 6.2.2 构造函数__init 6.2.3 析构函数 6.2.4 实例属性和类属性 6.2.5 私有成员与公有成员 6.2.6 方法 6.3 类的继承和多态 6.3.1 类的继承 6.3.2 类的多继承 6.3.3 方法重写 6.3.4 多态 6.3.5 运算符重载 实验六 面向对象程序设计 习题 第7章 科学计算NumPy库 7.1 NumPy数组的使用 7.1.1 NumPy数组创建 7.1.2 NumPy数组中的元素访问 7.1.3 NumPy数组的算术运算 7.1.4 NumPy数组的形状(shape)操作 7.2 NumPy中的矩阵对象 7.3 NumPy中的数据统计分析 7.3.1 排序 7.3.2 重复数据与去重 7.3.3 常用统计函数 实验七 NumPy数据分析应用 习题 第8章 Pandas统计分析基础 8.1 Python数据分析库(Pandas) 8.1.1 Series 8.1.2 DataFrame 8.2 Pandas统计功能 8.2.1 基本统计 8.2.2 分组统计 8.3 排序和排名 8.3.1 Series的排序 8.3.2 DataFrame的排序 8.3.3 排名 8.4 Pandas筛选和过滤功能 8.4.1 筛选 8.4.2 按筛选条件进行汇总 8.4.3 过滤 8.5 数据透视表 8.5.1 透视表 8.5.2 交叉表 8.6 Pandas数据导入导出 8.6.1 导入CSV文件 8.6.2 读取其他格式数据 8.6.3 导出Excel文件 8.6.4 导出CSV文件 8.6.5 Pandas读取和写入数据库 8.7 Pandas日期处理 8.8 数据运算 8.8.1 简单算术运算 8.8.2 应用函数运算 8.9 Pandas数据分析应用案例——学生成绩统计分析 实验八 Pandas数据分析应用案例——学生数据处理 习题 第9章 Python爬取网页数据 9.1 相关HTTP知识 9.2 urllib库 9.2.1 urllib库简介 9.2.2 urllib库的基