python数据分析和应用_Python数据分析与应用：从数据获取到可视化

第1章 数据分析概述

1.1 数据分析的背景

1.2 什么是数据分析

1.3 数据分析的应用场景

1.4 数据分析的流程

1.5 为什么选择Python做数据分析

1.6 创建新的Python环境——Anaconda

1.6.1 Anaconda发行版本概述

1.6.2 在Windows系统中安装Anaconda

1.6.3 通过Anaconda管理Python包

1.7 启用Jupyter Notebook

1.7.1 启动Anaconda自带的Jupyter Notebook

1.7.2 Jupyter Notebook界面详解

1.7.3 Jupyter Notebook的基本使用

1.8 常见的数据分析工具

第1章 数据分析概述

1.1 数据分析的背景

1.2 什么是数据分析

1.3 数据分析的应用场景

1.4 数据分析的流程

1.5 为什么选择Python做数据分析

1.6 创建新的Python环境——Anaconda

1.6.1 Anaconda发行版本概述

1.6.2 在Windows系统中安装Anaconda

1.6.3 通过Anaconda管理Python包

1.7 启用Jupyter Notebook

1.7.1 启动Anaconda自带的Jupyter Notebook

1.7.2 Jupyter Notebook界面详解

1.7.3 Jupyter Notebook的基本使用

1.8 常见的数据分析工具

小结

习题

第2章 科学计算库NumPy

2.1 认识NumPy数组对象

2.2 创建NumPy数组

2.3 ndarray对象的数据类型

2.3.1 查看数据类型

2.3.2 转换数据类型

2.4 数组运算

2.4.1 矢量化运算

2.4.2 数组广播

2.4.3 数组与标量间的运算

2.5 ndarray的索引和切片

2.5.1 整数索引和切片的基本使用

2.5.2 花式(数组)索引的基本使用

2.5.3 布尔型索引的基本使用

2.6 数组的转置和轴对称

2.7 NumPy通用函数

2.8 利用NumPy数组进行数据处理

2.8.1 将条件逻辑转为数组运算

2.8.2 数组统计运算

2.8.3 数组排序

2.8.4 检索数组元素

2.8.5 化及其他集合逻辑

2.9 线性代数模块

2.10 随机数模块

2.11 案例——酒鬼漫步

小结

习题

第3章 数据分析工具Pandas

3.1 Pandas的数据结构分析

……

第4章 数据预处理

第5章 数据聚合与分组运算

第6章 数据可视化