本書基于Python 3.10.0,以項目教學(xué)的方式,循序漸進地講解Python 數(shù)據(jù)分析的基本原理和具體應(yīng)用的方法與技巧。全書分為6個項目,具體內(nèi)容為Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、Python數(shù)據(jù)分析開發(fā)環(huán)境、數(shù)組計算庫NumPy、數(shù)據(jù)分析庫Pandas、數(shù)據(jù)可視化庫Matplotlib、數(shù)據(jù)分析庫SciPy。本書實例豐富、內(nèi)容翔實、操作方法簡單易學(xué),不僅適合作為職業(yè)院校計算機與軟件工程相關(guān)專業(yè)的教材,還可供從事數(shù)據(jù)分析相關(guān)工作的專業(yè)人士參考。
任靖福老師目前是Autodesk中國認(rèn)證考試中心首席專家,全面負(fù)責(zé)Autodesk中國官方認(rèn)證考試大綱制定、題庫建設(shè)、技術(shù)咨詢和師資力量培訓(xùn)工作。其創(chuàng)作的很多教材成為國內(nèi)具有引導(dǎo)性的旗幟作品,在國內(nèi)相關(guān)專業(yè)方向圖書創(chuàng)作領(lǐng)域具有舉足輕重的地位。
項目一?Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ) 1
任務(wù)一?數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ) 2
一、數(shù)據(jù)分析方法 2
二、數(shù)據(jù)分析的分類 3
三、數(shù)據(jù)分析過程 4
四、數(shù)據(jù)分析工具 5
五、數(shù)據(jù)結(jié)果呈現(xiàn) 6
任務(wù)二?Python基礎(chǔ) 7
一、Python簡介 7
二、安裝Python 8
三、Python內(nèi)置函數(shù) 12
四、集成庫Anaconda 16
五、安裝Python庫 19
項目總結(jié) 23
項目二?Python數(shù)據(jù)分析開發(fā)環(huán)境 24
任務(wù)一?集成開發(fā)環(huán)境PyCharm 25
一、安裝PyCharm 25
二、配置PyCharm 27
三、PyCharm編輯環(huán)境 29
四、加載模塊 32
五、模塊導(dǎo)入 35
任務(wù)二?Python數(shù)據(jù)類型 37
一、數(shù)據(jù)類型 37
二、常量與變量 41
三、數(shù)值類型 45
四、數(shù)據(jù)迭代輸出 46
五、數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換 47
任務(wù)三?程序結(jié)構(gòu) 50
一、表達式語句 50
二、順序結(jié)構(gòu) 52
三、選擇結(jié)構(gòu) 52
四、循環(huán)結(jié)構(gòu) 55
五、條件表達式 57
六、程序的流程控制 57
七、程序調(diào)試 59
項目總結(jié) 60
項目實戰(zhàn) 61
項目三?數(shù)組計算庫NumPy 63
任務(wù)一?數(shù)組的創(chuàng)建 64
一、數(shù)組數(shù)據(jù)類型 64
二、創(chuàng)建數(shù)組的具體方法 66
三、創(chuàng)建新數(shù)組 71
四、數(shù)組的屬性 73
任務(wù)二?特殊數(shù)組 74
一、數(shù)值數(shù)組 74
二、隨機數(shù)組 76
三、單位數(shù)組 78
四、概率分布數(shù)組 80
任務(wù)三?數(shù)組運算 82
一、數(shù)組的數(shù)學(xué)運算 82
二、數(shù)組元素運算 90
任務(wù)四?矩陣操作 95
一、創(chuàng)建矩陣 95
二、向量運算 96
三、統(tǒng)計函數(shù) 98
項目總結(jié) 99
項目實戰(zhàn) 100
項目四?數(shù)據(jù)分析庫Pandas 104
任務(wù)一?Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 105
一、一維數(shù)組Series 106
二、二維數(shù)組DataFrame 110
任務(wù)二?導(dǎo)入數(shù)據(jù) 114
一、讀取Excel文件 114
二、寫入Excel文件 118
任務(wù)三?數(shù)據(jù)處理 120
一、數(shù)據(jù)清洗 120
二、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 130
三、數(shù)據(jù)合并 132
任務(wù)四?數(shù)據(jù)統(tǒng)計 134
一、數(shù)據(jù)提取 134
二、數(shù)據(jù)分類 137
三、數(shù)據(jù)排序 138
四、統(tǒng)計分組 142
任務(wù)五?數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析 146
一、集中趨勢分析 146
二、離散程度分析 147
三、頻數(shù)分析 149
項目總結(jié) 150
項目實戰(zhàn) 150
項目五?數(shù)據(jù)可視化庫Matplotlib 155
任務(wù)一?數(shù)據(jù)可視化 156
一、數(shù)據(jù)可視化的作用 156
二、數(shù)據(jù)分析圖表 157
三、圖表結(jié)構(gòu) 158
四、圖表類型 159
任務(wù)二?圖表的基本設(shè)置 162
一、創(chuàng)建圖形窗口 162
二、繪制折線圖 164
三、創(chuàng)建子圖 167
四、圖表屬性參數(shù) 169
任務(wù)三?圖形修飾處理 171
一、坐標(biāo)系設(shè)置 171
二、圖形標(biāo)注 174
任務(wù)四?常用圖表的繪制 184
一、繪制柱形圖 184
二、繪制直方圖 187
三、繪制餅圖 189
四、繪制散點圖 191
五、繪制面積圖 193
六、繪制箱形圖 194
七、繪制雷達圖 195
項目總結(jié) 197
項目實戰(zhàn) 197
項目六?數(shù)據(jù)分析庫SciPy 202
任務(wù)一?SciPy簡介 203
一、linalg模塊 203
二、stats模塊 205
任務(wù)二?相關(guān)性分析 208
一、圖表相關(guān)性分析 209
二、相關(guān)系數(shù)分析 213
任務(wù)三?假設(shè)檢驗 217
一、正態(tài)性檢驗 218
二、方差齊性檢驗 222
三、卡方檢驗 223
任務(wù)四?t檢驗 225
一、單樣本t檢驗 225
二、獨立樣本t檢驗 227
三、配對樣本t檢驗 228
任務(wù)五?方差分析 230
一、單因素方差分析 230
二、多因素方差分析 232
項目總結(jié) 233
項目實戰(zhàn) 233