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Python数据分析基础 PDF 中文高质量版

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Python数据分析基础》是一本Python数据分析相关的电子书资源,介绍了关于Python数据、Python数据分析、Python方面的内容,本书是由人民邮电出版社出版,格式为,资源大小11.3M,克林顿·布朗利编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等“Python数据分析”类电子书综合评分为:9.9分

内容介绍

“这本书对于那些使用数据的Python新手来说,是非常有用的学习资源。它的教学风格和附带的例子会帮助用户尽快熟悉Python语言、编程环境和Python生态系统中zui常用的几个软件包。” ——Wes McKinney,pandas库之父

想深入应用手中的数据?还是想在上千份文件上重复同样的分析过程?没有编程经验的非程序员们如何能在zui短的时间内学会用当今炙手可热的Python语言进行数据分析? 

来自Facebook的数据专家Clinton Brownley可以帮您解决上述问题。在他的这本书里,读者将能掌握基本Python编程方法,学会编写出处理电子表格和数据库中的数据的脚本,并了解使用Python模块来解析文件、分组数据和生成统计量的方法。 

- 学习基础语法,创建并运行自己的Python脚本 

- 读取和解析CSV文件 

- 读取多个Excel工作表和工作簿 

- 执行数据库操作 

- 搜索特定记录、分组数据和解析文本文件 

- 建立统计图并绘图 

- 生成描述性统计量并估计回归模型和分类模型 

- 在Windows和Mac环境下按计划自动运行脚本

内容介绍

本书展示如何用Python程序将不同格式的数据处理和分析任务规模化和自动化。主要内容包括:Python基础知识介绍、CSV文件和Excel文件读写、数据库的操作、示例程序演示、图表的创建,等等。

目录

  • 前言 xi
  • 第 1 章 Python 基础 1
  • 1.1 创建 Python 脚本 1
  • 1.2 运行 Python 脚本 3
  • 1.3 与命令行进行交互的几项技巧 6
  • 1.4 Python 语言基础要素 10
  • 1.4.1 数值 10
  • 1.4.2 字符串 12
  • 1.4.3 正则表达式与模式匹配 16
  • 1.4.4 日期 19
  • 1.4.5 列表 21
  • 1.4.6 元组 26
  • 1.4.7 字典 27
  • 1.4.8 控制流 30
  • 1.5 读取文本文件 35
  • 1.5.1 创建文本文件 36
  • 1.5.2 脚本和输入文件在同一位置 38
  • 1.5.3 读取文件的新型语法 38
  • 1.6 使用 glob 读取多个文本文件 39
  • 1.7 写入文本文件 42
  • 1.7.1 向 first_script.py 添加代码 42
  • 1.7.2 写入 CSV 文件 45
  • 1.8 print 语句 46
  • 1.9 本章练习 47
  • 第 2 章 CSV文件 48
  • 2.1 基础 Python 与 pandas 50
  • 2.1.1 读写 CSV 文件(第 1 部分)50
  • 2.1.2 基本字符串分析是如何失败的 56
  • 2.1.3 读写 CSV 文件(第 2 部分)57
  • 2.2 筛选特定的行 58
  • 2.2.1 行中的值满足某个条件 59
  • 2.2.2 行中的值属于某个集合 60
  • 2.2.3 行中的值匹配于某个模式 正则表达式 62
  • 2.3 选取特定的列 64
  • 2.3.1 列索引值 64
  • 2.3.2 列标题 65
  • 2.4 选取连续的行 67
  • 2.5 添加标题行 69
  • 2.6 读取多个 CSV 文件 71
  • 2.7 从多个文件中连接数据 75
  • 2.8 计算每个文件中值的总和与均值 78
  • 2.9 本章练习 81
  • 第 3 章 Excel 文件 82
  • 3.1 内省 Excel 工作簿 84
  • 3.2 处理单个工作表 88
  • 3.2.1 读写 Excel 文件 88
  • 3.2.2 筛选特定行 92
  • 3.2.3 选取特定列 98
  • 3.3 读取工作簿中的所有工作表 101
  • 3.3.1 在所有工作表中筛选特定行 102
  • 3.3.2 在所有工作表中选取特定列 104
  • 3.4 在 Excel 工作簿中读取一组工作表 106
  • 3.5 处理多个工作簿 108
  • 3.5.1 工作表计数以及每个工作表中的行列计数 110
  • 3.5.2 从多个工作簿中连接数据 111
  • 3.5.3 为每个工作簿和工作表计算总数和均值 113
  • 3.6 本章练习 117
  • 第 4 章 数据库 118
  • 4.1 Python 内置的 sqlite3 模块 119
  • 4.1.1 向表中插入新记录 124
  • 4.1.2 更新表中记录 128
  • 4.2 MySQL 数据库 131
  • 4.2.1 向表中插入新记录 135
  • 4.2.2 查询一个表并将输出写入 CSV 文件 140
  • 4.2.3 更新表中记录 142
  • 4.3 本章练习 146
  • 第 5 章 应用程序 147
  • 5.1 在一个大文件集合中查找一组项目 147
  • 5.2 为 CSV 文件中数据的任意数目分类计算统计量 158
  • 5.3 为文本文件中数据的任意数目分类计算统计量 167
  • 5.4 本章练习 174
  • 第 6 章 图与图表 175
  • 6.1 matplotlib 175
  • 6.1.1 条形图 175
  • 6.1.2 直方图 177
  • 6.1.3 折线图 178
  • 6.1.4 散点图 180
  • 6.1.5 箱线图 181
  • 6.2 pandas 183
  • 6.3 ggplot 184
  • 6.4 seaborn 186
  • 第 7 章 描述性统计与建模 192
  • 7.1 数据集 192
  • 7.1.1 葡萄酒质量 192
  • 7.1.2 客户流失 193
  • 7.2 葡萄酒质量 194
  • 7.2.1 描述性统计 194
  • 7.2.2 分组、直方图与 t 检验 195
  • 7.2.3 成对变量之间的关系和相关性 196
  • 7.2.4 使用最小二乘估计进行线性回归 198
  • 7.2.5 系数解释 200
  • 7.2.6 自变量标准化 200
  • 7.2.7 预测 202
  • 7.3 客户流失 203
  • 7.3.1 逻辑斯蒂回归 205
  • 7.3.2 系数解释 207
  • 7.3.3 预测 208
  • 第 8 章 按计划自动运行脚本 209
  • 8.1 任务计划程序(Windows 系统)209
  • 8.2 cron 工具(macOS 系统和 Unix 系统)215
  • 8.2.1 cron 表文件:一次性设置 216
  • 8.2.2 向 cron 表文件中添加 cron 任务 216
  • 第 9 章 从这里启航 220
  • 9.1 更多的标准库模块和内置函数 221
  • 9.1.1 Python 标准库(PSL):更多的标准模块 221
  • 9.1.2 内置函数 222
  • 9.2 Python 包索引(PyPI):更多的扩展模块 222
  • 9.2.1 NumPy 223
  • 9.2.2 SciPy 227
  • 9.2.3 Scikit-Learn 230
  • 9.2.4 更多的扩展包 232
  • 9.3 更多的数据结构 232
  • 9.3.1 栈 233
  • 9.3.2 队列 233
  • 9.3.3 图 233
  • 9.3.4 树 234
  • 9.4 从这里启航 234
  • 附录A 下载指南 236
  • 附录B 练习答案 245
  • 作者介绍 247
  • 封面介绍 247

以上就是本次介绍的Python数据分析相关电子书的全部内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,更多相关的电子书资源可以下面的相关资源中查找。

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