Python快乐编程：数据分析与实战

　　本书从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程，实践性极强。本书以数据挖掘建模工具Python语言来展开，先介绍案例背景提出挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建，在介绍建模过程中穿插操作训练，把相关的知识点嵌入相应的操作过程中，使读者轻松理解并掌握相关的理论和知识点。本书适用于对数据分析有浓厚兴趣但不知从何下手的初学者，也可以作为本科生、研究生以及科研人员学习Python的基础教材。

　　胡耀文，2014年：2016年连续三年获得微软全球MVP最有价值专家，清华大学出版社技术编审委员会委员，2009年参与国庆60周年官兵电子纪念册项目，CSDN著名技术专家，博客浏览量超过1460350次，2012年7月 出版Windows CE 7开发实战详解，2013年5月出版Windows8开发权威指南。

第1章数据分析概述

1.1初步认识数据分析

1．2数据分析的基本流程

1．3Python数据分析的工具

1．4Jupyter Notebook的基本使用

1．4．1下载与安装

1．4．2功能界面

1．4．3工作原理

1．4．4基本使用

1．4．5高级操作

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习题


第2章IPython的使用

2.1IPython基础

2．1．1IPython简介

2．1．2IPython使用技巧

2．1．3IPython魔术命令

2．2IPython中的开发工具

2．2．1调试器

2．2．2性能分析

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第3章NumPy的使用

3.1数组的使用

3．1．1数组的创建

3．1．2数组的属性

3．1．3数组的运算

3．1．4数组的索引

3．1．5数组的变换


3．2矩阵的使用

3．2．1矩阵的创建

3．2．2矩阵的合并

3．2．3矩阵的运算

3．2．4矩阵的属性


3．3NumPy实用技巧

3．3．1通用函数的使用

3．3．2数据的保存和读取

3．3．3随机数生成

3．3．4NumPy与数据统计


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习题








第4章Pandas的使用

4．1Pandas的数据结构

4．1．1Series对象的创建

4．1．2Series对象的属性

4．1．3DataFrame对象的创建

4．1．4DataFrame对象的属性

4．2Pandas的索引对象

4．2．1Series 索引的基本使用

4．2．2重建索引

4．2．3索引的基本选取和过滤

4．3Pandas的基本计算

4．3．1算术运算和数据对齐

4．3．2自定义函数

4．3．3排序

4．3．4重复索引的基本使用

4．4Pandas的统计功能

4．4．1统计使用的基本函数

4．4．2常用统计方法

4．5Pandas的数据缺陷处理

4．5．1dropna处理Series数据缺陷

4．5．2dropna处理DataFrame数据缺陷

4．5．3fill进行数据添加

4．6Pandas的层次化索引

4．6．1基本创建

4．6．2重排分级

4．6．3根据级别进行汇报

4．6．4DataFrame数据列的使用

4．7Pandas的文件读取

4．7．1读取/存储Excel文件

4．7．2读取/存储CSV文件

4．7．3读写数据库

4．7．4读取HDF5文件

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习题




第5章Matplotlib的使用

5．1Matplotlib绘图流程

5．2Matplotlib基本使用

5．2．1创建画布

5．2．2添加子图

5．2．3规定刻度与标签

5．2．4添加图例

5．2．5显示

5．3Matplotlib常用技巧

5．3．1配置文件

5．3．2rc参数的基本配置

5．3．3中文显示配置

5．4Matplotlib基本图形

5．4．1Matplotlib绘制散点图

5．4．2Matplotlib绘制直方图

5．4．3Matplotlib绘制饼状图

5．4．4Matplotlib绘制折线图

5．4．5Matplotlib绘制箱型图

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第6章时间序列分析

6．1时间对象——Timestamp

6．1．1创建时间戳

6．1．2指定与转换时区

6．1．3最小时间/最大时间

6．1．4常用属性

6．2时间对象——Period

6．2．1Period对象的创建

6．2．2Period对象的属性

6．2．3Period对象的方法

6．3时间对象——Timedelta

6．3．1Timedelta对象的创建

6．3．2Timedelta对象的属性

6．3．3Timedelta对象的方法

6．3．4时间间隔的基本运算

6．4DateTimeIndex对象

6．4．1DateTimeIndex对象的创建

6．4．2DateTimeIndex对象的属性

6．4．3DateTimeIndex对象的方法

6．5PeriodIndex对象

6．5．1PeriodIndex对象的创建

6．5．2PeriodIndex对象的属性

6．5．3PeriodIndex对象的方法

6．6TimedeltaIndex对象

6．6．1TimedeltaIndex对象的创建

6．6．2TimedeltaIndex对象的属性

6．6．3TimedeltaIndex对象的方法

6．7采样

6．7．1采样的基本方法

6．7．2降采样

6．7．3升采样

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习题



第7章数据处理的基本手段

7．1合并数据集

7．1．1主键合并数据

7．1．2轴向数据合并

7．1．3重叠数据的合并

7．1．4索引键的合并

7．2数据清洗

7．2．1重复值的处理

7．2．2异常值的处理

7．2．3缺失值的处理

7．3数据标准化

7．3．1最小最大标准化

7．3．2Zscore标准化

7．3．3按小数定标标准化

7．4数据类型的转换

7．4．1离散化连续数据

7．4．2哑变量处理类型数据

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习题


第8章基于文本的自然语言分析

8．1基于文本的自然语言处理概述

8．2Jieba基本介绍和使用

8．2．1基本介绍

8．2．2安装

8．2．3基本使用

8．3NLTK的基本介绍和使用

8．3．1NLTK的基本介绍

8．3．2NLTK的安装

8．3．3NLTK基本使用

8．4文本相似度

8．4．1相似度分析

8．4．2基于NLTK的文本相似度分析

8．4．3基于Gensim的文本相似度分析

8．5情感分析

8．5．1情感分析概述

8．5．2基于朴素贝叶斯的分析

8．5．3基于情感词典的分析

8．6文本分类

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习题


第9章ScikitLearn数据建模

9．1数据建模的基本概述

9．1．1ScikitLearn的基本介绍

9．1．2数据建模的基本流程

9．2回归模型的应用与评价

9．2．1回归模型的应用

9．2．2回归模型的评价

9．2．3回归模型的可视化

9．3聚类模型的应用与评价

9．3．1聚类模型的创建

9．3．2聚类模型的评价

9．3．3聚类模型可视化

9．4分类模型的应用与评价

9．4．1创建分类模型

9．4．2分类模型的评价

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习题



第10章数据可视化进阶

10．1Seaborn

10．1．1安装

10．1．2可视化数据集

10．1．3分类数据集

10．2Bokeh

10．2．1安装

10．2．2柱状图

10．2．3散点图

10．2．4折线图

10．2．5时间轴

10．3Pyecharts

10．3．1安装

10．3．2基本配置

10．3．3仪表图绘制

10．3．4关系图

10．3．5平行坐标系

10．3．6饼状图

10．3．7词云图

10．3．8地理地图

10．4空间可视化

10．4．1空间散点图

10．4．2空间柱状体

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习题


第11章数据分析案例——就业分析

11．1项目案例分析

11．2数据获取

11．3数据处理

11．3．1数据类型的转换

11．3．2去除重复值

11．3．3缺失值处理

11．4数据分析

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