Python數據分析與可視化

本書共分3章，第1章講述Python基礎知識，包括Python語言基本語法、內置數據類型、Python控制語句、函數和文件操作；第2章講述Python數據分析，包括Numpy數值計算基礎、Numpy數學與算術函數、Numpy中的數據統計與分析、pandas統計分析基礎、pandas數據運算、pandas數據載入與預處理；第3章講述數據可視化，包括matplotlib繪圖基礎、使用pandas和Seaborn繪圖。 本書完全面向Python 3x，全部案例代碼使用Python 39編寫，本書可以滿足Python初學者及需要學習數據分析與可視化的讀者的需求。

第1章 Python基礎
1.1 Python語言基本語法
1.1.1 Python的編程方式
1.1.2 Python語句的縮進
1.1.3 Python引號
1.1.4 Python標識符
1.1.5 Python關鍵字
1.1.6 Python變量
1.2 內置數據類型
1.2.1 Python數據類型
1.2.2 運算符和表達式
1.2.3 Python序列類型
1.3 Python控制語句
1.3.1 Python條件語句
1.3.2 Python循環語句
1.3.3 break和continue語句
1.4 函數
1.4.1 值傳遞與引用傳遞
1.4.2 位置參數
1.4.3 關鍵字參數
1.4.4 可變長度參數
1.4.5 函數的返回值
1.4.6 變量的作用域
1.5 文件操作
1.5.1 打開文件
1.5.2 讀取文件
1.5.3 寫文件
1.5.4 關閉文件
1.5.5 文件定位

第2章 Python數據分析
2.1 NumPy數值計算基礎
2.1.1 NumPy創建數組
2.1.2 NumPy切片和索引
2.1.3 NumPy數組運算
2.2 NumPy數學與算術函數
2.2.1 數組函數
2.2.2 數學函數
2.2.3 NumPy算術函數
2.2.4 NumPy隨機函數
2.3 NumPy中的數據統計與分析
2.3.1 統計函數
2.3.2 NumPy排序、條件篩選函數
2.4 pandas統計分析基礎
2.4.1 Series和DataFrame
2.4.2 pandas的基本操作
2.4.3 pandas基本功能
2.4.4 pandas統計函數
2.4.5 pandas函數運算
2.5 pandas數據運算
2.5.1 pandas迭代
2.5.2 pandas排序
2.5.3 pandas缺失數據處理
2.5.4 pandas日期功能
2.5.5 pandas數據離散化
2.6 pandas數據載入與預處理
2.6.1 讀取csv文件
2.6.2 讀取Excel文件

第3章 數據可視化
3.1 matplotlib繪圖基礎
3.1.1 Pyplot模塊
3.1.2 添加子圖
3.2 使用pandas和Seaborn繪圖
3.2.1 折線圖
3.2.2 柱狀圖
3.2.3 直方圖和密度圖
3.2.4 散點圖
3.2.5 餅圖

參考文獻