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139千字
字数
2024-06-01
发行日期
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主编推荐语
详解Python在数据分析中的核心用法。
内容简介
本书分为Python基础知识、数据分析基础知识和综合案例三个部分共10章。Python基础知识部分系统讲解Python语法、开发工具、编程方式、函数、模块等基础知识。数据分析基础知识部分重点介绍NumPy、Pandas、Matplotlib和Seaborn中的数据处理与可视化方法。综合案例部分通过案例驱动的方式，指导读者运用所学知识完成数据处理与模型建立。
书中每章末均配有习题和实训供读者练习，以巩固所学知识。
目录
- 版权信息
- 内容提要
- 前言
- 第一部分 Python基础知识
- 第1章 初识Python
- 1.1 Python简介
- 1.2 Python开发环境
- 1.3 Python解释器
- 1.4 编写Python源代码
- 本章习题
- 实训
- 第2章 Python开发工具
- 2.1 安装VS Code编辑器
- 2.2 配置VS Code环境
- 本章习题
- 实训
- 第3章 Python编程基础
- 3.1 Python基础语法
- 3.2 Python变量与数据类型
- 3.3 Python运算符
- 3.4 Python数据结构
- 3.5 Python选择结构
- 3.6 Python循环结构
- 3.7 Python函数
- 3.8 Python模块和包
- 本章习题
- 实训
- 第二部分 数据分析基础知识
- 第4章 NumPy数据分析
- 4.1 NumPy库简介
- 4.2 NumPy库安装与使用
- 4.3 创建数组对象
- 4.4 数组数据类型
- 4.5 多维数组结构
- 4.6 数组索引
- 4.7 数组元素值的替换
- 4.8 数组的广播机制
- 4.9 数组形状的操作
- 4.10 数组的轴
- 本章习题
- 实训
- 第5章 Pandas数据分析
- 5.1 Pandas简介
- 5.2 Pandas库安装与使用
- 5.3 Pandas数据结构
- 5.4 Pandas数据分析基础
- 5.5 Pandas常用操作
- 5.6 Pandas高级操作
- 5.7 Pandas缺失值处理
- 5.8 Pandas数据分组
- 5.9 Pandas数据合并
- 5.10 Pandas时间序列
- 5.11 Pandas透视表与交叉表
- 本章习题
- 实训
- 第6章 Matplotlib数据绘图
- 6.1 Matplotlib简介
- 6.2 matplotlib.pyplot的常用绘图方法
- 6.3 图形的基本设置
- 6.4 Matplotlib绘图实战
- 本章习题
- 实训
- 第7章 Seaborn数据绘图
- 7.1 Seaborn简介
- 7.2 Seaborn库安装与使用
- 7.3 Seaborn绘图流程
- 7.4 Seaborn绘图实战
- 本章习题
- 实训
- 第三部分 综合案例
- 第8章 咖啡销售情况分析
- 8.1 准备数据
- 8.2 数据清洗
- 8.3 数据分析
- 8.4 数据可视化
- 本章习题
- 实训
- 第9章 员工离职风险预测
- 9.1 Scikit-Learn简介
- 9.2 安装Scikit-Learn库
- 9.3 分类和回归预测步骤
- 9.4 读取数据集
- 9.5 类别特征转换为二进制特征
- 9.6 数据集划分为训练集和测试集
- 9.7 Min-Max归一化预处理
- 9.8 构建和训练逻辑回归模型
- 9.9 预测和评估
- 本章习题
- 实训
- 第10章 航班乘客数预测
- 10.1 PyTorch简介
- 10.2 安装PyTorch库
- 10.3 导入相关库
- 10.4 PyTorch基础知识
- 10.5 读取数据
- 10.6 数据预处理
- 10.7 定义神经网络模型
- 10.8 定义优化器和损失函数
- 10.9 训练模型
- 10.10 测试模型
- 本章习题
- 实训
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出版方
人民邮电出版社
人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。
