Python数据分析

　　数据分析为各行各业的科学判断和决策提供支撑。在众多的数据分 \n析工具中，Python 是强有力的一个。本书介绍了数据分析的基本概述、 \nPython 语言基础，以及如何利用Python 的高性能科学计算类库NumPy、 \n高级数据分析类库Pandas 和出版质量级绘图类库Matplotlib 来实现数据的 \n清洗、整理、分析和可视化。 \n本书内容丰富、体系完整，内容循序渐进、深入浅出、图文并茂，可 \n以帮助读者从零基础到掌握利用Python 做数据分析的技能技巧。 \n本书可作为高等职业院校电子商务类、统计类、计算机类、财经类等 \n的教材，也可作为跨专业学习数据分析的广大爱好者的自学参考书和培训 \n资料。 \n为方便教学，本书配备电子课件、习题答案、教学数据等教学资源。 \n凡选用本书作为教材的教师均可登录机械工业出版社教育服务网www. \ncmpedu.com 下载。咨询电话：010-88379375；联系QQ：945379158。

暂缺《Python数据分析》作者简介

目　录 \n
Contents \n
前言 \n
二维码索引 \n
第一节　数据分析认知 // 001 \n
第二节　数据分析语言认知 // 005 \n
第三节　Python 语言概述 // 007 \n
第四节　安装Anaconda // 008 \n
第五节　使用Jupyter Notebook // 014 \n
小结 // 019 \n
实训 // 019 \n
练习 // 019 \n
第一节　Python 基础语法 // 020 \n
第二节　输入与输出 // 030 \n
第三节　运算符和表达式 // 037 \n
第四节　字符串处理功能与方法 // 048 \n
第五节　程序基本结构 // 056 \n
小结 // 066 \n
实训 // 066 \n
练习 // 067 \n
第一节　容器类型数据 // 069 \n
第二节　函数 // 089 \n
第三节　函数式编程与高阶函数 // 104 \n
第四节　特殊函数 // 115 \n
小结 // 119 \n
实训 // 119 \n
练习 // 120 \n
第一章 \n
数据分析的基本概述 \n
第二章 \n
Python 语言基础 \n
第三章 \n
Python 语言进阶 \n
目录 \n
VII \n
第一节　NumPy 数组对象 // 123 \n
第二节　NumPy 高级索引与通用函数 // 130 \n
第三节　NumPy 统计分析 // 136 \n
小结 // 140 \n
实训 // 140 \n
练习 // 142 \n
第一节　Pandas 数据分析基础 // 143 \n
第二节　Pandas 数据读写 // 153 \n
第三节　使用Pandas 进行简单的统计分析 // 160 \n
第四节　数据清洗与处理 // 168 \n
小结 // 183 \n
实训 // 184 \n
练习 // 187 \n
第一节　层次化索引 // 189 \n
第二节　数据集合并 // 200 \n
第三节　日期时间数据的处理 // 210 \n
第四节　分组与聚合统计分析数据 // 216 \n
第五节　透视表与交叉表统计分析数据 // 223 \n
小结 // 225 \n
实训 // 225 \n
练习 // 229 \n
第一节　Matplotlib 绘图基础 // 230 \n
第二节　Matplotlib 绘图进阶 // 236 \n
第三节　利用Pandas 进行绘图 // 244 \n
小结 // 247 \n
实训 // 247 \n
练习 // 251 \n
参考文献