簡體館年度書展|現貨2書79折3書75折 詳見活動內容 »
-
VIP 95折
深入淺出 SSD 測試 : 固態存儲測試流程 方法與工具$594$564 -
VIP 95折
MCP 開發從入門到實戰$515$489 -
85折
$806Linux x64 匯編語言編程 -
VIP 95折
MCP 極簡開發 : 輕鬆打造高效智能體$479$455 -
VIP 95折
RISC-V 架構 DSP 處理器設計$534$507 -
VIP 95折
硬件系統模糊測試:技術揭秘與案例剖析$419$398 -
85折
$454RAG 實踐權威指南:構建精準、高效大模型之道 -
VIP 95折
CUDA 並行編程與性能優化$714$678 -
VIP 95折
生成式視覺模型原理與實踐$288$274 -
87折
$459AI大模型:賦能通信產業 -
VIP 95折
科學預測——預見科學之美$408$388 -
VIP 95折
Processing創意編程入門:從編程原理到項目案例$299$284 -
VIP 95折
大模型驅動的具身智能 架構,設計與實現$534$507 -
VIP 95折
納米級CMOS VLSI電路(可制造性設計)$474$450 -
VIP 95折
Manus應用與AI Agent設計指南:從入門到精通$359$341 -
87折
$360高薪Offer 簡歷、面試、談薪完全攻略 -
VIP 95折
軟件系統優化$534$507 -
VIP 95折
芯片的較量 (日美半導體風雲)$414$393 -
VIP 95折
Manus AI 智能體從入門到精通$294$279 -
VIP 95折
深度學習:基礎與概念$1,128$1,072 -
85折
$505GitHub Copilot 編程指南 -
87折
$469Cursor 與 Copilot 開發實戰 : 讓煩瑣編程智能化 -
85折
$551C#核心編程200例(視頻課程+全套源程序) -
VIP 95折
Verilog HDL 計算機網絡典型電路算法設計與實現$354$336 -
VIP 95折
SAAS + AI 架構實戰:業務解析、架構設計、AI 應用$708$673
簡體館年度書展|現貨2書79折3書75折 詳見活動內容 »
-
85折
$806Linux x64 匯編語言編程 -
VIP 95折
MCP 極簡開發 : 輕鬆打造高效智能體$479$455 -
VIP 95折
硬件系統模糊測試:技術揭秘與案例剖析$419$398 -
VIP 95折
生成式視覺模型原理與實踐$288$274 -
87折
$459AI大模型:賦能通信產業 -
VIP 95折
科學預測——預見科學之美$408$388 -
VIP 95折
Processing創意編程入門:從編程原理到項目案例$299$284 -
87折
$360高薪Offer 簡歷、面試、談薪完全攻略 -
VIP 95折
軟件系統優化$534$507 -
85折
$505GitHub Copilot 編程指南 -
85折
$551C#核心編程200例(視頻課程+全套源程序) -
VIP 95折
SAAS + AI 架構實戰:業務解析、架構設計、AI 應用$708$673 -
VIP 95折
深入淺出 Docker, 2/e$419$398 -
85折
$658Unity 特效制作:Shader Graph 案例精講 -
79折
$275零基礎玩轉國產大模型DeepSeek -
VIP 95折
人工智能大模型:機器學習基礎$774$735 -
VIP 95折
RAG 極簡入門:原理與實踐$419$398 -
VIP 95折
大模型實戰 : 從零實現 RAG 與 Agent 系統$419$398 -
VIP 95折
算法趣學(第2版)$348$331 -
VIP 95折
大模型理論與實踐——打造行業智能助手$354$336 -
VIP 95折
大模型應用開發 RAG 實戰課$599$569 -
85折
$509生成式人工智能 (基於 PyTorch 實現) -
VIP 95折
機器人抓取力學$894$849 -
VIP 95折
集成電路版圖設計從入門到精通$474$450 -
VIP 95折
Java 學習筆記, 6/e$839$797
相關主題
商品描述
《Python數據分析從入門到精通(微課視頻版)》從Python語言的基礎語法講起,
逐步深入到Python常用數據分析包的各種操作,並通過若乾個商業數據實例演示數據分析的完整過程。
全書分為12章,涵蓋了Python的開發環境搭建、Python語法基礎、
數據分析的常用思路和基本流程、Pandas和NumPy的基本用法、
用Pandas導入導出數據、數據預處理、數據表的篩選與轉換、
數據表的聚合和分組運算、用matplotlib和pyecharts繪製統計圖表等,
最後通過產品數據分析、客戶數據分析、
營銷數據分析3個領域的多個實用案例詳細講解數據處理與分析過程,幫助讀者提升綜合實戰能力。
《Python數據分析從入門到精通(微課視頻版)》內容通俗易懂,
案例豐富,實用性強,適合自動化處理數據、數據處理與分析的初學者學習使用,
也適合經常使用Excel進行數據分析但是沒有編程基礎的人員閱讀,
已經掌握了一門編程語言同時希望用Python進行高效數據分析的程序員也可參考使用。
本書亦可做為高校的教材。
作者簡介
蔡馳聰
軟件工程師,10年因特網應用開發經驗,擅長Python. PHP、 JavaScript,
獨立開發了瀏覽器插件Pubmedplus和多個商業數據分析項目。
目錄大綱
第1章Python開發環境搭建
1.1 Python簡介
1 .2 Anaconda的下載和安裝
1 .3編寫個Python程序
1 .3. 1 JupyterNotebook操作界而
簡介
1 .3.2個Python程序
1 .3.3編寫程序的流程
1 .4添加註釋以提高Python代碼的可讀性
1. 5學習Python的好幫手
鎔2章Python快速A.
2.1 Python語法概述
2.1. 1數據類型
2.1 .2變量
2.1. 3表達式和語句
2.1. 4函數
2.1 .5對象方法的調用
2.2 Python常規數據類型
2.2.1常用的數學運算
2. 2 .2操作文本數據
2.2. 3時間日期數據
2.2 .4練習題
2. 3 Python常用數據結構
2.3 .1順序結構——列表
2.3. 2順序結構應用實例——隊列
2.3. 3映射結構——字典
2 .3 .4映射結構應用實例
——通信錄
2. 3 .5元組
2.3. 6 for循環用於遍歷數據
結構
2.3. 7練習題
2.4 Python常用控制結構
2.4 .1代碼塊與判斷條件
2.4 .2根據不同條件執行不同
操作
2.4. 3 for循環
2.4 .4 while循環
2.4 .5 range()函數
2.4 .6控制結構的嵌套
2. 4 .7跳出循環
2.4 .8zlp()函數
2.4. 9列表推導式
2.4 .10用Python實現簡單的
猜數遊戲
2. 5用函數簡化代碼
2.5.1定義函數
2 .5. 2用函數簡化代碼的實例
2.5 .3模塊
2.5 .4匿名函數
2.5. 5列表推導式和函數
2. 5 .6字符串格式化
2.5 .7練習題
2.6面向對象入門
2.6.1面向對象的基本感念
2.6.2Python中的面向對象
2.6.3用Python模擬一個簡單地角色扮演遊戲
2.6.4練習題
2.7小結
第3章數據分析入門
3.1數據分析概述
3.1.1數據分析的作用
3.1. 2常用數據分析指標
3.2數據分析的基本流程
第4章常用數據分析包
4.1 Pandas簡介
4 .2 Series數據結構
4.2 .1 Series簡介
4 .2. 2創建Series
4 .2 .3讀取Series
4.2. 4修改Series
4.2. 5白動對齊
4.3 DataFrame數據結構
4.3. 1 DataFrame概述
4.3. 2創建DataFrame
4.3. 3使用切片運算符讀取
DataFrame
4 .3 .4 Ioc屬性和iloc屬性
4. 3. 5遍歷DataFrame
4 .4 NitmPy
4. 4.1創建NumPy數組
4. 4 .2 NumPy數組的數據類型
轉換
4.4 3 NumPy數組的數據選擇
4 4 4 NumPy數組的常用屬性
4.4 5 NumPy數蛆的運算
4.4 6添加元素和刪除元素
4.4 7 NumPy數組的排序
4.4. 8 NumPy數組的轉置與反轉
4.4. 9 NumPy數組的合併
4.4.10 NumPy數組的拆分 習
4.4 .11 NumPy數組與統計函數
4.4. 12 NumPy數組與數學函數
4.4.13隨機選擇元素
4,4 14複製NumPy數組
4 .5小結
第5章數據的導入與導出
5. 1Windows文件路徑
5.2讀取Excel文件
5.3讀取CSV文件
5 .4導出數據到Excel文件和CSV文件
5.5讀取挑t文件
5.6讀取JSON數據
5.7讀取關係數據庫
5. 7.1糞比Excel並理解關係
數據庫中的概念
5.7 .2安裝MySQL
5.7. 3安裝sqlalchemy和mysql·
connector-python
5.7. 4 Pandas讀取數據庫
5. 7 .5SELECT語句
5. 7 .6導出數據庫的數據到Excel
文件
5 .7. 7大數據量的應對方法
5. 8小結
......
第6章數據預處理
第7章數據表的篩選與轉換
第8章數據表的聚合與分組運算
第9章數據可視化
第10章產品數據分析
第11章客戶數據分析
第12章營銷數據分析
練習題答案
