Python数据分析与可视化

第1章Python基础1
1.1Python语言基本语法3
1.1.1Python的编程方式3
1.1.2Python语句的缩进4
1.1.3Python引号4
1.1.4Python标识符5
1.1.5Python关键字5
1.1.6Python变量5
1.2内置数据类型7
1.2.1Python数据类型7
1.2.2运算符和表达式11
1.2.3Python序列类型14
1.3Python控制语句54
1.3.1Python条件语句54
1.3.2Python循环语句56
1.3.3break和continue语句59
1.4函数61
1.4.1值传递与引用传递63
1.4.2位置参数64
1.4.3关键字参数64
1.4.4可变长度参数65
1.4.5函数的返回值66
1.4.6变量的作用域67
1.5文件操作69
1.5.1打开文件69
1.5.2读取文件70
1.5.3写文件71
1.5.4关闭文件71
1.5.5文件定位72
第2章Python数据分析73
2.1NumPy数值计算基础75
2.1.1NumPy创建数组75
2.1.2NumPy切片和索引83
2.1.3NumPy数组运算86
2.2NumPy数学与算术函数89
2.2.1数组函数89
2.2.2数学函数98
2.2.3NumPy算术函数100
2.2.4NumPy随机函数104
2.3NumPy中的数据统计与分析109
2.3.1统计函数109
2.3.2NumPy排序、条件筛选函数114
2.4pandas统计分析基础119
2.4.1Series和DataFrame119
2.4.2pandas的基本操作124
2.4.3pandas基本功能130
2.4.4pandas统计函数134
2.4.5pandas函数运算137
2.5pandas数据运算140
2.5.1pandas迭代140
2.5.2pandas排序142
2.5.3pandas缺失数据处理146
2.5.4pandas日期功能148
2.5.5pandas数据离散化150
2.6pandas数据载入与预处理152
2.6.1读取csv文件152
2.6.2读取Excel文件154
第3章数据可视化159
3.1matplotlib绘图基础161
3.1.1Pyplot模块161
3.1.2添加子图164
3.2使用pandas和Seaborn绘图169
3.2.1折线图169
3.2.2柱状图170
3.2.3直方图和密度图172
3.2.4散点图174
3.2.5饼图175
参考文献177