Python数据分析：从零基础入门到案例实战

定　价：¥89.00

作　者：	余本国著
出版社：	北京理工大学出版社
丛编项：
标　签：	暂缺

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ISBN：	9787576311952	出版时间：	2022-04-01	包装：	平装-胶订
开本：	16开	页数：		字数：

内容简介

　　本书是一本使用 Python 3.8 进行数据处理和分析的学习指南。全书分为三部分：基础入门、实战案例及拓展与应用。在基础入门部分，介绍了 Python 的语法基础，包括数据类型、流程控制、函数，数据的导入导出，数据处理的 NumPy 和 Pandas 库，数据清洗、数据分析、数据可视化和图像处理，以及正则表达式和爬虫方面的知识点；在实战案例部分，介绍了中文分词 jieba 库，并用三个完整的数据分析案例介绍了数据的清洗和分析过程；在拓展与应用部分，主要介绍了 Python 对文件系统的操作和格式化字符串的输出，并对数据库的操作、Python 应用模块的 DIY 与发布，以及机器学习入门做了简单的介绍。本书内容丰富、简单易懂，适合本科生、研究生阅读，以及对 Python 语言感兴趣或者想要使用 Python 语言进行数据分析的读者参考。

作者简介

　　余本国，博士，副教授，硕士研究生导师。2001年毕业于石河子大学数学系，同年到中北大学（原华北工学院）任教，主讲线性代数、高等数学、微积分、概率统计、数学实验、Python语言、大数据分析基础等课程。2012年到加拿大York University做访问学者。现工作于海南医学院生物医学信息与工程学院。出版有个人著作《感受加拿大游学周记》《Python数据分析基础》《基于Python的大数据分析基础及实战》《Python在机器学习中的应用》《Python 机器学习算法与实战》《PyTorch深度学习入门与实践》《Python大数据分析与应用实战》等。

图书目录

部分基础入门
第 1 章　Python 基础
1.1 安装 Anaconda
1.2 语法基础
1.3 程序结构
1.4 函数
1.5 数据类型
1.6 map()、filter() 和 reduce() 函数
1.7 面向对象编程基础
1.8 实战案例：我的个程序（验证用户名和密码）
1.9 本章小结
第 2 章　NumPy 库
2.1 数组的创建
2.2 数组的操作
2.3　数组的计算
2.4 统计基础
2.5 矩阵运算
2.6 实战案例：股票统计分析
2.7 本章小结
第 3 章　Pandas 库
3.1  序列
3.2 数据框
3.3　数据的导入
3.4 数据的导出
3.5　实战案例：身体质量数据处理
3.6 本章小结
第 4 章　数据处理
4.1　数据清洗
4.2　数据抽取
4.3　插入记录
4.4　修改记录
4.5 交换行或列
4.6 排名索引
4.7 数据合并
4.8 数据计算
4.9 数据分组
4.10 日期处理
4.11 实战案例：数据处理
4.12 本章小结
第 5 章　数据分析
5.1 描述性统计分析
5.2　分组分析
5.3　分布分析
5.4 交叉分析
5.5 结构分析
5.6 相关分析
5.7 实战案例：电商数据相关分析
5.8 本章小结
第 6 章　数据可视化
6.1　Matplotlib 可视化
6.2 pyecharts 可视化
6.3　networkx 可视化
6.4 Plotly 可视化
6.5 Python 图像处理基础
6.6 实战案例：货物动态流向图
6.7 本章小结
第 7 章　字符串处理与网络爬虫
7.1　字符串处理
7.2 网络爬虫
7.3 实战案例：批量下载图片
7.4　本章小结

第二部分实战案例
第 8 章　分词与词云
8.1 词云的概念
8.2  安装 jieba 库
8.3　jieba 库的用法
8.4 词云
8.5 背景词云图的制作
8.6 本章小结
第 9 章　航空客户分类
9.1　情景问题的提出
9.2  K-Means 算法
9.3 情景问题模型的建立
9.4　代码实现
9.5　分类结果与分析
9.6 本章小结
第 10 章　文本分类分析
10.1 读取数据
10.2　数据处理
10.3　构建文本特征与建模
10.4　本章小结
第 11 章　贷款风险评估分析
11.1  问题分析
11.2  数据的导入与整理
11.3  模型训练
11.4  模型预测
11.5 本章小结

第三部分拓展与应用
第 12 章　os 与 glob 模块
12.1 os 模块
12.2 glob 模块
12.3 实战案例：生成专属的二维码
12.4 本章小结
第 13 章　字符串的格式化输出
13.1  % 格式化
13.2 format 格式化
13.3  f 格式化
13.4 Template 格式化
13.5 本章小结
第 14 章　在 Python 中使用数据库
14.1  创建 / 打开数据库
14.2  插入数据
14.3  查询记录
14.4  修改记录
14.5  删除记录
14.6  增删改查的异常处理
14.7 实战案例：我的库我做主（MySQL）
14.8 本章小结
第 15 章　DIY 库的发布
15.1  分形简介
15.2  分形的绘制方法
15.3  发布 fractal 库
15.4 本章小结
第 16 章　机器学习入门
16.1 入门案例
16.2 监督学习和无监督学习
16.3 机器学习中常见的算法
16.4  本章小结
参考文献