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104千字
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2023-07-01
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主编推荐语
教你学会使用Python与Excel相结合进行数据处理与分析。
内容简介
全书内容分3个部分共12章。第1~4章为入门部分，主要介绍什么是数据分析，以及Python的编程环境和基础语法知识。第5~9章为进阶部分，主要介绍数据处理和分析的各种方法。第10~12章为实战部分，这部分的3个实例综合了全书前面部分的知识点，介绍了如何结合Python与Excel在实际工作中进行数据处理与分析操作。
目录
- 版权信息
- 内容提要
- 前言
- 第1章 数据分析基础
- 1.1 什么是数据分析
- 1.2 数据分析的目的
- 1.3 数据分析的步骤
- 1.3.1 明确目的
- 1.3.2 获取数据
- 1.3.3 处理数据
- 1.3.4 分析数据
- 1.4 数据分析的工具
- ChatGPT学习答疑
- 本章小结
- 第2章 Python编程环境的搭建
- 2.1 Anaconda的下载与安装
- 2.1.1 什么是Anaconda
- 2.1.2 了解计算机操作系统的类型
- 2.1.3 下载Anaconda安装包
- 2.1.4 安装Anaconda
- 2.2 Jupyter Notebook的使用
- 2.2.1 启动Jupyter Notebook
- 2.2.2 新建Jupyter Notebook文件
- 2.2.3 在Jupyter Notebook中编写和运行代码
- 2.2.4 重命名Jupyter Notebook文件
- 2.2.5 保存Jupyter Notebook文件
- 2.2.6 打开指定文件夹中的Jupyter Notebook文件
- ChatGPT学习答疑
- 本章小结
- 第3章 Python语法入门知识
- 3.1 Python快速入门
- 3.1.1 变量
- 3.1.2 屏幕输出——print()函数
- 3.1.3 键盘输入——input()函数
- 3.1.4 注释
- 3.2 运算符
- 3.2.1 算术运算符
- 3.2.2 比较运算符
- 3.2.3 赋值运算符
- 3.2.4 逻辑运算符
- 3.3 常见数据类型
- 3.3.1 整型和浮点型
- 3.3.2 字符串
- 3.3.3 查看数据类型
- 3.3.4 转换数据类型
- 3.4 数据类型——列表
- 3.4.1 创建列表
- 3.4.2 统计列表的元素个数和出现次数
- 3.4.3 添加列表元素
- 3.4.4 删除列表元素
- 3.4.5 合并列表
- 3.4.6 遍历列表中的元素
- 3.4.7 排序和反向排列列表元素
- 3.4.8 提取列表中的元素
- 3.5 数据类型——字典
- 3.5.1 创建字典
- 3.5.2 查找字典元素
- 3.5.3 获取字典的所有键或所有值
- 3.5.4 遍历字典的键或值
- 3.5.5 获取和遍历字典中的键值对
- 3.5.6 添加字典元素
- 3.5.7 删除字典元素
- 3.5.8 替换字典的元素
- 3.5.9 合并字典
- ChatGPT学习答疑
- ChatGPT上机实训
- 本章小结
- 第4章 Python语法基础知识
- 4.1 Python条件语句
- 4.1.1 if语句
- 4.1.2 if-else语句
- 4.1.3 if-elif-else语句
- 4.2 Python循环语句
- 4.2.1 for语句
- 4.2.2 while语句
- 4.2.3 break语句
- 4.2.4 continue语句
- 4.3 Python嵌套语句
- 4.3.1 if语句的嵌套
- 4.3.2 if语句和for语句的嵌套
- 4.3.3 for语句的嵌套
- 4.4 Python内置函数
- 4.4.1 list()函数
- 4.4.2 len()函数
- 4.4.3 range()函数
- 4.4.4 zip()函数
- 4.5 Python自定义函数
- 4.5.1 自定义无参数的函数
- 4.5.2 自定义有参数的函数
- 4.5.3 自定义有返回值的函数
- 4.6 匿名函数
- 4.7 库
- 4.7.1 什么是库
- 4.7.2 安装库
- 4.7.3 导入库
- 4.8 Python常用编程术语
- ChatGPT学习答疑
- ChatGPT上机实训
- 本章小结
- 第5章 数据的获取与准备
- 5.1 数据结构——Series
- 5.2 数据结构——DataFrame
- 5.3 数据的读取与写入
- 5.3.1 读取Excel工作簿数据
- 5.3.2 读取CSV文件数据
- 5.3.3 将数据写入Excel工作簿
- 5.3.4 将数据写入CSV文件
- 5.4 数据的查看
- 5.4.1 预览数据的前几行/后几行
- 5.4.2 查看数据表的行数和列数
- 5.4.3 查看数据的基本统计信息
- 5.4.4 查看数据的类型
- 5.5 数据的选择
- 5.5.1 选择单行和单列数据
- 5.5.2 选择不连续的多行数据
- 5.5.3 选择不连续的多列数据
- 5.5.4 选择连续的多行数据
- 5.5.5 选择连续的多列数据
- 5.5.6 选择不连续的多行和多列数据
- 5.5.7 选择连续的多行和多列数据
- 5.5.8 选择连续的多行和不连续的多列数据
- 5.5.9 选择不连续的多行和连续的多列数据
- ChatGPT学习答疑
- ChatGPT上机实训
- 本章小结
- 第6章 数据的清洗
- 6.1 添加和修改标签
- 6.1.1 修改行标签和列标签
- 6.1.2 将某列数据设置为行标签
- 6.1.3 将原来的行标签设置为数据列
- 6.2 查找数据
- 6.3 替换数据
- 6.3.1 一对一地替换数据
- 6.3.2 多对一地替换数据
- 6.3.3 多对多地替换数据
- 6.4 插入数据
- 6.4.1 插入列数据
- 6.4.2 插入行数据
- 6.5 删除数据
- 6.5.1 删除单列数据
- 6.5.2 删除多列数据
- 6.5.3 删除单行数据
- 6.5.4 删除多行数据
- 6.6 处理重复值
- 6.6.1 查看重复值
- 6.6.2 删除重复值
- 6.7 处理缺失值
- 6.7.1 判断缺失值
- 6.7.2 统计缺失值
- 6.7.3 填充缺失值
- 6.7.4 删除缺失值
- ChatGPT学习答疑
- ChatGPT上机实训
- 本章小结
- 第7章 数据的加工
- 7.1 转换数据
- 7.1.1 转换数据类型
- 7.1.2 转置数据表的行列
- 7.2 合并数据
- 7.2.1 横向拼接数据
- 7.2.2 按指定方向合并数据
- 7.3 数据排序
- 7.3.1 对单列数据进行排序
- 7.3.2 转换数据结构
- 7.3.3 对多列数据进行排序
- 7.3.4 按照有缺失值的列排序并设置缺失值位置
- 7.4 数据排名
- 7.5 筛选数据
- 7.5.1 根据单个条件筛选数据
- 7.5.2 根据多个条件筛选数据
- ChatGPT学习答疑
- ChatGPT上机实训
- 本章小结
- 第8章 数据的统计与分析
- 8.1 数据的分类汇总
- 8.1.1 分类汇总单列数据
- 8.1.2 分类汇总多列数据
- 8.1.3 创建数据透视表
- 8.2 数据的运算
- 8.2.1 求和和计算平均值
- 8.2.2 计算最大值和最小值
- 8.2.3 计算中位数和众数
- 8.2.4 计算方差和标准差
- 8.2.5 计算分位数
- 8.3 数据的分析
- 8.3.1 数据的相关性分析
- 8.3.2 数据的回归分析
- ChatGPT学习答疑
- ChatGPT上机实训
- 本章小结
- 第9章 数据的可视化
- 9.1 制作简单图表
- 9.1.1 制作柱形图
- 9.1.2 制作条形图
- 9.1.3 制作折线图
- 9.1.4 制作面积图
- 9.1.5 制作饼图和圆环图
- 9.1.6 制作散点图
- 9.2 设置图表元素
- 9.2.1 为图表添加图表标题
- 9.2.2 为图表添加图例
- 9.2.3 为图表添加横纵坐标轴标题
- 9.2.4 为图表添加网格线
- 9.2.5 为图表添加数据标签
- 9.2.6 为图表的横纵坐标轴设置刻度范围
- 9.3 制作其他图表
- 9.3.1 制作气泡图
- 9.3.2 制作雷达图
- 9.3.3 制作堆积面积图
- 9.3.4 制作双柱形图
- 9.3.5 制作堆积柱形图
- 9.3.6 制作柱形图和折线图组合图表
- ChatGPT学习答疑
- ChatGPT上机实训
- 本章小结
- 第10章 实战应用：商品销售数据分析
- 10.1 应用场景
- 10.2 获取数据
- 10.3 合并和分类统计数据
- 10.4 分析商品每月的销售变化趋势
- 10.5 分析每月各商品大类的销售情况
- 10.6 分析全年各商品小类的销售情况
- 本章小结
- 第11章 实战应用：产品定价数据分析
- 11.1 应用场景
- 11.2 获取数据
- 11.3 查看数据情况
- 11.4 数值化处理数据
- 11.5 产品定价的预测
- 11.6 产品定价的评估
- 本章小结
- 第12章 实战应用：用户消费行为分析
- 12.1 应用场景
- 12.2 获取数据
- 12.3 统计和分类汇总数据
- 12.4 分析每月的消费数量变化趋势
- 12.5 分析每月的消费金额变化趋势
- 12.6 分析用户的消费水平
- 12.7 分析不同消费水平用户的分布情况
- 本章小结
- 附录 ChatGPT小白快速上手实用技巧
- 1 用ChatGPT讲解概念
- 2 用ChatGPT提供示例
- 3 用ChatGPT查询报错信息
- 4 用ChatGPT调试代码
- 5 用ChatGPT生成测试数据
- 6 用ChatGPT获取解决思路
- 7 用ChatGPT批量处理文件
- 8 用ChatGPT整理分析数据
- 9 用ChatGPT绘制可视化图表
- 10 逐步引导及修正ChatGPT的回答
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出版方
北京大学出版社
北京大学出版社是在1979年，经国家出版事业管理局同意，教育部批准成立的，恢复了北京大学出版社建制。北京大学出版社依靠北大雄厚的教学、科研力量，同时积极争取国内外专家学者的合作支持，出版了大量高水平、高质量、适应多层次需要的优秀高等教育教材。 北大出版社注意对教材进行全面追踪，捕捉信息，及时修订，以跟上各学科的最新发展，反映该学科研究的最新成果，保持北大版教材的领先地位。
