Python数据分析与实践（第2版）

　　本书着重讲述Python语言和数据分析工具包的应用。 全书共分12章。第1章主要介绍Python的发展历史、特点、集成开发环境、内置模块、帮助的使用等内容； 第2章主要介绍Python语言的基础知识； 第3章主要介绍Python中常用的数据结构，包括序列、字典、集合，以及函数的定义和调用等； 第4章主要介绍Python中类、对象和方法的相关内容； 第5章主要介绍Python进行数据分析常用的NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy和Scikitlearn等基础库内容； 第6章主要介绍网络数据获取的HTML和XML两种网页组织形式，以及urllib和BeautifulSoup4两个模块内容； 第7章主要介绍Python文件的操作； 第8章主要介绍Python数据可视化及使用Python绘制图表的知识； 第9章主要介绍利用Python进行数据库应用开发； 第10、11章主要介绍Python机器学习的基本概念及有监督学习、无监督学习算法的原理； 第12章主要介绍Python在地理空间分析中的应用。本书一方面侧重对Python数据分析基础知识的讲解，另一方面注重Python数据处理方法的应用。本书中的代码均在Python 3.5中测试通过。 本书可作为高等院校计算机相关专业学生学习数据分析的入门教材，也可作为Python爱好者的参考书。

暂缺《Python数据分析与实践（第2版）》作者简介

第1章Python简介

1.1Python语言的发展历史

1.1.1Python语言的特点

1.1.2Python 2与Python 3的区别

1.2Python的环境搭建

1.3开始使用Python

1.3.1Python的IDLE环境

1.3.2Python的集成开发环境

1.4Eclipse PyDev的安装

1.5代码风格

1.6使用帮助

本章小结

本章习题

第2章Python语言基础知识

2.1标识符与变量

2.1.1标识符

2.1.2变量

2.2数据类型及运算

2.2.1数据类型

2.2.2运算符和表达式

2.3分支结构控制语句

2.3.1if语句

2.3.2if…else语句

2.3.3if…elif…else语句

2.4循环语句

2.4.1循环结构控制语句

2.4.2循环嵌套控制语句

2.4.3break语句和continue语句

2.4.4range()函数

2.5常见的Python函数

2.6random库及常用函数使用

本章小结

本章习题

第3章数据结构与函数设计

3.1序列

3.1.1列表

3.1.2元组

3.1.3字符串

3.1.4列表与元组之间的转换

3.2字典

3.2.1创建字典

3.2.2字典的方法

3.2.3列表、元组与字典之间的转换

3.3集合

3.3.1集合的创建

3.3.2集合的运算

3.3.3集合的方法

3.4函数的定义和调用

3.4.1函数的调用

3.4.2形参与实参

3.4.3函数的返回

3.4.4位置参数

3.4.5默认参数与关键字参数

3.4.6可变长度参数

本章小结

本章习题

第4章类与对象

4.1面向对象

4.1.1面向对象编程

4.1.2类的抽象与封装

4.2认识Python中的类、对象和方法

4.2.1类的定义与创建

4.2.2构造函数

4.3类的属性

4.3.1类属性和实例属性

4.3.2公有属性和私有属性

4.4类的方法

4.4.1类方法的调用

4.4.2类方法的分类

4.4.3析构函数

4.5类的继承

4.5.1父类与子类

4.5.2继承的语法

4.5.3多重继承

4.5.4运算符的重载

4.6类的组合

4.7类的异常处理

4.7.1异常

4.7.2Python中的异常类

4.7.3捕获与处理异常

4.7.4自定义异常类

4.7.5with语句

4.7.6断言

本章案例

本章小结

本章习题

第5章Python数据分析基础库

5.1NumPy

5.1.1ndarray的数据类型

5.1.2数组和标量之间的运算

5.1.3索引和切片

5.1.4数组转置和轴对换

5.1.5利用数组进行数据处理

5.1.6数学和统计方法

5.2Pandas

5.2.1Pandas数据结构

5.2.2Pandas文件操作

5.2.3数据处理

5.2.4层次化索引

5.2.5分级顺序

5.2.6使用DataFrame的列

5.3Matplotlib

5.3.1figure和subplot

5.3.2调整subplot周围的间距

5.3.3颜色、注释和线型

5.3.4刻度标签和图例

5.3.5添加图例

5.3.6将图表保存到文件

5.4SciPy

5.5Scikitlearn

本章小结

本章习题

第6章网络数据获取与自然语言处理

6.1网页数据的组织形式

6.1.1HTML

6.1.2HTML元素

6.1.3HTML属性

6.2XML

6.2.1XML的结构和语法

6.2.2XML元素和属性

6.3利用urllib处理HTTP

6.4利用BeautifulSoup4解析HTML文档

6.4.1BeautifulSoup4中的对象

6.4.2遍历文档树

6.4.3搜索文档树

本章案例

本章小结

本章习题

第7章文件操作

7.1文件的打开和关闭

7.1.1打开文件

7.1.2关闭文件

7.2读写文件

7.2.1从文件读取数据

7.2.2向文件写入数据

7.3文件对话框

7.3.1基于win32ui构建文件对话框

7.3.2基于tkFileDialog构建文件对话框

7.4应用实例： 文本文件的操作

本章小结

本章习题

第8章Python数据可视化

8.1数据可视化概念框架

8.1.1数据可视化简介

8.1.2数据可视化常用图表

8.1.3Python数据可视化环境准备

8.2绘制图表

8.2.1Matplotlib API入门

8.2.2创建图表

8.2.3图表定制

8.2.4保存图表

8.3更多高级图表及定制

8.3.1样式

8.3.2subplot子区

8.3.3图表颜色和填充

8.3.4动画

本章小结

本章习题

第9章数据库应用开发

9.1Python与数据库

9.1.1数据库简介

9.1.2Python数据库工作环境

9.2本地数据库SQLite

9.2.1SQLite简介

9.2.2Python内置的sqlite3模块

9.3关系数据库

9.3.1关系数据库基本操作与SQL

9.3.2操作MySQL

9.4非关系数据库

9.4.1NoSQL介绍

9.4.2MongoDB

9.4.3PyMongo： MongoDB和Python

本章案例

本章小结

本章习题

第10章机器学习——有监督学习

10.1机器学习简介

10.2Python机器学习库Scikitlearn

10.3有监督学习

10.3.1线性回归

10.3.2Logistic回归分类器

10.3.3朴素贝叶斯分类器

10.3.4支持向量机

10.3.5KNN算法

10.3.6决策树

10.4“生物多样性”分析案例

10.4.1案例描述与分析

10.4.2程序实现

10.4.3案例结果

本章小结

本章习题

第11章机器学习——无监督学习

11.1无监督学习

11.2聚类

11.2.1相异度

11.2.2Kmeans算法

11.2.3DBSCAN算法

11.3关联规则

11.3.1关联分析

11.3.2Apriori算法

11.3.3FPgrowth算法

11.4“美丽乡村建设”案例

11.4.1案例描述与分析

11.4.2程序实现

11.4.3案例结果

本章小结

本章习题

第12章数据分析项目实践

12.1项目简介

12.2打开与查看数据

12.2.1打开数据

12.2.2查看数据结构

12.3数据探索与可视化

12.3.1数据特征探索

12.3.2数据可视化

12.4数据准备

12.4.1数据清理

12.4.2数据预处理

12.5基于回归方法的房价模型

12.6学区特征影响因素分析

本章小结

本章习题