了得網計算機/網絡_從0到1—

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內容簡介

作者根據自己多年的前後端開發經驗，站在完全零基礎讀者的角度，詳盡介紹了Pytho數據分析的基礎知識，以及大量的開發技巧，全書圍繞著“數據分析三劍客（NumPy、Pandas、Matplotlib）”進行細致的介紹。這三款工具的知識點非常多，本書盡量繫統細致地介紹精華的知識點，以便為讀者構建一個完善的知識體繫，並且為後續的工作打下堅實的基礎。每一章後面的實戰題以及練習題，經過精心設計，可以鍛煉讀者的數據分析實戰能力，對於鞏固基礎以及鍛煉技術是非常有幫助的。

作者簡介

莫振傑，畢業於暨南大學信科院計算機科學與技術專業，從事前後端開發4年多，開發過綠葉學習網、廣州智能工程研究會網站、大量在線應用工具及其他各種類型網站，著有多本編程書且銷量過萬，現為綠葉學習網的站長，該網站用於分享其在前後端開發中的一些經驗，其制作的前後端開發在線教程在互聯網引起廣泛關注，每一個教程廣受網友稱贊與推崇。

目錄

前言xvii

第一部分NumPy篇

第 1章數據分析概述3

1.1數據分析簡介3

1.1.1 數據科學是什麼？3

1.1.2 數據分析是什麼？4
目錄

前言xvii

第一部分NumPy篇

第 1章數據分析概述3

1.1數據分析簡介3

1.1.1 數據科學是什麼？3

1.1.2 數據分析是什麼？4

1.1.3 應該學些什麼？4

1.2 課程介紹6

1.2.1 課程說明6

1.2.2 常見問題6

1.3 使用 VSCode7

1.3.1 安裝 VSCode7

1.3.2 安裝插件8

1.3.3 運行代碼9

第 2章 NumPy基礎11

2.1 NumPy是什麼？11

2.2 創建數組12

2.2.1 基本方法12

2.2.2 隨機數組18

2.2.3 數組與列表的區別21

2.3 數組屬性22

2.素操作24

2.4.1 素25

2.4.2 素26

2.4.3 素26

2.4.4 素28

2.4.5 切片29

2.5 數組操作31

2.5.1 修改形狀31

2.5.2 修改維度33

2.5.3 翻轉數組34

2.5.4 數組去重34

2.5.5 合並數組35

2.5.6 分割數組37

2.6 各種運算39

2.6.1 基本運算39

2.6.2 比較運算41

2.6.3 標量運算42

2.6.4 數學函數43

2.6.5 統計函數45

2.7 遍歷數組53

2.8 大小排序55

2.9 本章練習57

第3章 NumPy進階58

3.1淺拷貝和深拷貝58

3.1.1 淺拷貝58

3.1.2 深拷貝59

3.2 axis的值60

3.3 廣播機制61

3.3.1 維數不同61

3.3.2 維數相同63

3.3.3 標量運算64

3.4 讀寫文件65

3.4.1 讀取文件65

3.4.2 寫入文件66

3.5 矩陣簡介67

3.5.1 全0矩陣68

3.5.2 全1矩陣69

3.5.3 單位矩陣69

3.5.4 隨機矩陣70

3.6 本章練習71

第二部分Pandas篇

第4章 Pandas簡介75

4.1Pandas是什麼？75

4.2 Series76

4.2.1 創建Series76

4.2.2 Series的屬性78

4.2.3 獲取某行的值78

4.2.4 深入了解79

4.3 DataFrame79

4.3.1 創建DataFrame79

4.3.2 DataFrame的屬性83

4.3.3 深入了解86

4.4 DataFrame的數據操作88

4.4.1 訪問數據88

4.4.2 修改數據95

4.4.3 添加數據96

4.4.4 刪除數據98

4.5 遍歷行列101

4.5.1 遍歷行101

4.5.2 遍歷列102

4.6 深入了解103

4.7 本章練習105

第5章獲取數據107

5.1數據分析流程107

5.2 讀寫數據簡介108

5.3 讀寫JSON109

5.3.1 JSON簡介109

5.3.2 讀取JSON110

5.3.3 寫入JSON111

5.4 讀寫CSV113

5.4.1 CSV簡介113

5.4.2 讀取CSV114

5.4.3 寫入CSV116

5.5 讀寫Excel117

5.5.1 Excel簡介117

5.5.2 讀取Excel118

5.5.3 寫入Excel119

5.6 讀寫HTML120

5.7 深入文件讀取122

5.7.1 分塊讀取122

5.7.2 隻讀取一部分124

5.8 讀取數據庫125

5.8.1 安裝MySQL125

5.8.2 安裝Navicat for MySQL129

5.8.3 讀取MySQL134

5.9 本章練習136

第6章篩選數據137

6.1篩選數據簡介137

6.2 獲取行、列：loc[]、iloc[]和df[]138

6.2.1 獲取行138

6.2.2 獲取列139

6.3 重新索引：reindex()141

6.3.1 語法簡介141

6.3.2 深入了解143

6.4 獲取首尾數據：head()和tail()145

6.5 隨機抽樣：sample()147

6.6 邏輯比較149

6.6.1 語法簡介149

6.6.2 深入了解152

6.7 過濾操作155

6.7.1 query()155

6.7.2 filter()157

6.8 模式匹配159

6.9 本章練習162

第7章處理數據164

7.1處理數據簡介164

7.2 操作行名和列名165

7.2.1 設置某一列為行名165

7.2.2 重置行名166

7.2.3 修改行名和列名168

7.3 類型轉換171

7.3.1 針對DataFrame171

7.3.2 針對某一列174

7.4 行列轉置：T175

7.5 大小排序：sort_values()176

7.6 數據排名：rank()179

7.7 數據替換：replace()181

7.8 數據移動：shift()183

7.9 數據清洗185

7.9.1 缺失值186

7.9.2 重復值192

7.9.3 異常值196

7.10 數據合並197

7.10.1 軸向合並：concat()198

7.10.2 主鍵合並：merge()203

7.10.3 行列連接：join()207

7.10.4 縱向合並：append()208

7.11 字符串處理209

7.11.1 獲取長度：len()210

7.11.2 統計次數：count()211

7.11.3 去除空格：strip()212

7.11.4 替換字符串：replace()213

7.11.5 分割字符串：split()214

7.11.6 重復字符串：repeat()215

7.11.7 連接列：cat()216

7.11.8 大小寫轉換219

7.11.9 判斷類型220

7.11.10 判斷包含221

7.12 自定義函數222

7.12.1 map()222

7.12.2 apply()224

7.12.3 applymap()226

7.13 實戰題：處理天氣數據227

7.14 實戰題：拆分數據229

7.15 本章練習230

第8章分析數據232

8.1分析數據簡介232

8.2 基本統計函數232

8.2.1 求和：sum()233

8.2.2 統計個數：count()235

8.2.3 求值：max()與min()236

8.2.4 求中位數：median()238

8.2.5 求眾數：mode()239

8.2.6 求平均數：mean()240

8.2.7 求方差：var()241

8.2.8 求標準差：std()242

8.2.9 求分位數：quantile()243

8.3 其他統計函數244

8.3.1 統計取值種類244

8.3.2 統計取值個數245

8.3.3 求變化百分比246

8.3.4 求值的行名247

8.4 整體情況247

8.4.1 describe()248

8.4.2 info()248

8.5 聚合函數：agg()249

8.6 數據分組252

8.6.1 基本語法252

8.6.2 統計分析256

8.7 實戰題：求平均壽命258

8.8 本章練習259

第9章時間序列260

9.1時間序列概述260

9.1.1 時間序列簡介260

9.1.2 轉換類型261

9.1.3 獲取日期264

9.1.4 索引與切片266

9.2 重采樣：resample()268

9.2.1 降采樣268

9.2.2 升采樣271

9.3 移動計算：rolling()273

9.4 分組器：Grouper()274

9.5 實戰題：求每個月的銷量總和276

9.6 本章練習277

第 10章高級技術279

10.1透視表279

10.1.1 透視表簡介279

10.1.2 統計函數281

10.2 交叉表282

10.3 層次化索引284

10.3.1 層次化索引簡介284

10.3.2 常用操作286

10.4 離散化處理292

10.4.1 離散化簡介292

10.4.2 常用參數293

10.5 啞變量處理296

10.6 實戰題：創建透視表298

10.7 本章練習299

第 11章其他操作300

11.1廣播機制300

11.2 索引對像301

11.3 inplace參數304

11.4 缺失值306

11.5 實戰題：統計每一列的缺失值個數307

11.6 本章練習308

第三部分Matplotlib篇

第 12章基礎圖表313

12.1Matplotlib簡介313

12.2 基本繪圖（折線圖）315

12.2.1 基本語法315

12.2.2 定義樣式317

12.3 通用設置325

12.3.1 畫布樣式325

12.3.2 定義標題326

12.3.3 定義圖例330

12.3.4 刻度標簽332

12.3.5 刻度範圍335

12.3.6 網格線338

12.3.7 參考線340

12.3.8 參考區域343

12.3.9 注釋文本（有指向）345

12.3.10 注釋文本（無指向）347

12.4 通用樣式350

12.5 散點圖350

12.5.1 基本語法350

12.5.2 定義樣式352

12.5.3 氣泡圖354

12.6 柱形圖356

12.6.1 基本語法356

12.6.2 高級柱形圖358

12.6.3 條形圖361

12.7 直方圖362

12.7.1 基本語法362

12.7.2 定義樣式364

12.8 餅狀圖366

12.8.1 基本語法366

12.8.2 定義樣式367

12.8.3 圓環圖372

12.9 實戰題：繪制氣溫折線圖373

12.10 實戰題：瀏覽器所占市場份額柱形圖375

第 13章高級圖表378

13.1高級圖表簡介378

13.2 箱線圖378

13.2.1 基本語法378

13.2.2 樣式定義381

13.3 面積圖387

13.3.1 基本語法387

13.3.2 高級面積圖388

13.4 棉棒圖389

13.4.1 基本語法389

13.4.2 定義樣式390

13.5 熱力圖393

13.5.1 基本語法393

13.5.2 定義樣式394

13.6 子圖表395

13.6.1 基本語法395

13.6.2 實際案例398

13.7 實戰題：使用箱線圖查找異常值399

13.8 實戰題：繪制每月銷量的棉棒圖401

第四部分工具篇

第 14章 Jupyter Notebook407

14.1Jupyter Notebook簡介407

14.2 Jupyter Notebook的使用408

14.2.1 安裝Anaconda409

14.2.2 運行Jupyter Notebook409

14.3 應用場景411

14.4 常用技巧414

14.4.1 問號查詢414

14.4.2 輸出多個變量415

14.4.3 讀取文件417

第五部分附錄

附錄A 讀寫文件（Pandas）422

附錄B 統計函數（Pandas）423

附錄C 繪圖函數（Matplotlib）424

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