《數據分析與可視化》是2023年電子工業出版社出版的圖書，作者是張玉宏。
基本介紹
- 中文名：數據分析與可視化
- 作者：張玉宏
- 出版社：電子工業出版社
- 出版時間：2023年2月
- 頁數：412 頁
- 定價：99.80 元
- 開本：16 開
- ISBN：9787121450044
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
數據分析與可視化在大數據時代扮演著重要角色。數據分析用於將原始數據轉化為可行的見解，可視化能將關鍵數據和特徵直觀地表達出來。本書深入淺出地介紹了數據分析與可視化的相關理論和實踐，全書共7章。第1章闡明NumPy的基礎操作。第2章詳細介紹NumPy的高級套用，內容包括數組的高級索引方式、張量的合併與分割、NumPy檔案的讀與寫。第3章介紹Pandas的基本特性。第4章詳細闡述Pandas的高級特性。第5章詳細討論可視化工具Matplotlib的用法。第6章介紹高階可視化工具Seaborn的用法。第7章講解時間序列數據的處理。每個章節均給出了可用性強的實戰項目。本書結構完整、行文流暢，是一本圖文並茂、通俗易懂的數據分析與可視化的零基礎入門著作。對於計算機、大數據、人工智慧及相關專業的本科生和研究生，這是一本適合入門與系統學習的教材；對於從事數據分析與可視化的工程技術人員，本書亦有很高的參考價值。
圖書目錄
第１章 NumPy數值計算基礎 001
1.1 為何還需NumPy 002
1.2 如何安裝和導入NumPy 002
1.3 N維數組的本質 003
1.3.1 NumPy數組的兩種視圖 004
1.3.2 數組的常用屬性 004
1.4 如何生成NumPy數組 008
1.4.1 利用序列生成 008
1.4.2 利用特定方法生成 009
1.4.3 利用其他常用方法 011
1.5 NumPy中的隨機數生成 014
1.6 NumPy數組中的運算 016
1.6.1 向量運算 016
1.6.2 NumPy中的通用函式 017
1.6.3 逐元素運算與點乘運算 019
1.6.4 向量的內積與矩陣乘法 020
1.7 NumPy中的廣播機制 022
1.7.1 廣播的本質 022
1.7.2 “低維有1”情況下的廣播 023
1.7.3 “後緣相符”情況下的廣播 023
1.7.4 “後緣不符但低維有1”情況下的廣播 024
1.8 NumPy中的軸 026
1.8.1 認識軸的概念 026
1.8.2 基於軸的約減操作 027
1.8.3 基於軸的各種運算 028
1.9 運算元組元素 031
1.9.1 通過索引訪問數組元素 031
1.9.2 NumPy中的切片訪問 033
1.9.3 二維數組的轉置與展平 035
1.10 實戰：張量思維的養成——利用NumPy計算π 038
1.11 本章小結 042
1.12 思考與提高 042
第2章 NumPy數值計算進階 044
2.1 NumPy數組的高級索引 045
2.1.1 花式索引 045
2.1.2 好用的布爾索引 050
2.2 張量的堆疊操作與分割 051
2.2.1 水平方向堆疊hstack 052
2.2.2 垂直方向堆疊vstack 053
2.2.3 深度方向堆疊dstack 054
2.2.4 張量的分割操作 056
2.3 NumPy張量的升維與降維 062
2.4 數據的去重與鋪疊 064
2.4.1 用unique去重 065
2.4.2 用tile鋪疊數據 068
2.5 張量的排序 071
2.5.1 數值排序 071
2.5.2 按列名（order）排序 073
2.5.3 多序列排序（lexsort） 076
2.5.4 索引排序（argsort） 078
2.5.5 索引最大值（argmax）與最小值（argmin） 080
2.6 常用的統計方法 081
2.6.1 最大值、最小值與極值區間 082
2.6.2 均值、中位數、百分數與方差 083
2.6.3 眾數與堆統計 084
2.7 NumPy檔案的讀與寫 086
2.7.1 二進制檔案的讀與寫 087
2.7.2 文本檔案的讀與寫 090
2.7.3 CSV檔案的讀與寫 091
2.8 基於NumPy的綜合實踐 093
2.8.1 鳶尾花數據集的統計分析 093
2.8.2 電力負荷數據的處理 097
2.9 本章小結 100
2.10 思考與練習 101
第3章 Pandas數據分析初步 102
3.1 Pandas簡介與安裝 103
3.2 Series類型數據 104
3.2.1 Series的創建 104
3.2.2 索引訪問與重建索引 106
3.2.3 通過字典構建Series 109
3.2.4 Series中數據的選擇 110
3.2.5 向量化操作 112
3.2.6 布爾索引 114
3.2.7 切片訪問 114
3.2.8 數值的刪除 115
3.2.9 數值的添加 117
3.3 DataFrame 類型數據 119
3.3.1 構建DataFrame 120
3.3.2 訪問DataFrame中的列與行 122
3.3.3 DataFrame的刪除操作 128
3.3.4 添加行與列 130
3.4 基於Pandas的檔案讀取與分析 135
3.4.1 讀取CSV檔案——以工資信息表為例 136
3.4.2 DataFrame中的常用屬性 137
3.4.3 DataFrame中的常用方法 138
3.4.4 DataFrame的條件過濾 141
3.4.5 DataFrame的切片操作 143
3.4.6 DataFrame的排序操作 145
3.5 實戰：讀取Excel檔案——以電力負荷數據為例 146
3.5.1 數據源參數 147
3.5.2 特定表單參數 147
3.5.3 表頭讀數 150
3.5.4 表頭名稱參數 151
3.5.5 索引列參數 152
3.5.6 解析列參數 152
3.5.7 數據轉換參數 153
3.6 本章小結 153
3.7 思考與練習 154
第4章 Pandas數據預處理與深加工 156
4.1 數據清洗 157
4.1.1 缺失值標記與檢測 157
4.1.2 檢測形式各異的缺失值 159
4.1.3 缺失值的刪除 161
4.1.4 缺失值的填充 163
4.2 數據的標準化 168
4.2.1 MAX-MIN歸一化 168
4.2.2 零均值標準化 171
4.3 數據變換與數據離散化 172
4.3.1 類別型數據的啞變數處理 172
4.3.2 連續型變數的離散化 174
4.4 函式的映射與套用 178
4.4.1 map函式的使用 178
4.4.2 apply函式的使用 183
4.4.3 applymap函式的使用 188
4.5 索引的高階套用 189
4.5.1 重建索引 189
4.5.2 設定索引 190
4.5.3 重置索引 193
4.5.4 分層索引 195
4.5.5 實戰：《指環王》台詞數量分析 201
4.6 數據的融合與堆疊 205
4.6.1 merge按鍵數據融合 205
4.6.2 concat按軸堆疊數據 210
4.6.3 append數據項追加 214
4.7 數據的聚合和分組操作 215
4.7.1 聚合操作 216
4.7.2 分組與聚合 217
4.7.3 分組與轉換 220
4.8 數據重塑與透視 224
4.8.1 數據重塑 224
4.8.2 數據透視 228
4.8.3 實戰：《指環王》中的透視表 230
4.9 實戰：泰坦尼克倖存者數據預處理分析 234
4.9.1 數據簡介 234
4.9.2 數據探索 236
4.9.3 缺失值處理 238
4.10 本章小結 241
4.11 思考與練習 242
第5章 Matplotlib可視化分析 244
5.1 可視化與Matplot 245
5.2 Matplot繪製簡單圖形 246
5.3 pyplot的常用方法 249
5.3.1 添加圖例與注釋 249
5.3.2 設定（中文）標題及坐標軸 251
5.3.3 添加格線線 256
5.3.4 繪製多個子圖 257
5.3.5 Axes與subplot的區別 259
5.3.6 圖形的填充 265
5.4 折線圖 268
5.5 散點圖 270
5.6 條形圖與直方圖 271
5.6.1 垂直條形圖 271
5.6.2 水平條形圖 273
5.6.3 並列條形圖 274
5.6.4 直方圖 278
5.7 餅狀圖 281
5.8 箱形圖 283
5.9 誤差條 285
5.10 實戰：谷歌流感趨勢數據可視化分析 287
5.10.1 谷歌流感趨勢數據描述 287
5.10.2 導入數據與數據預處理 288
5.10.3 繪製時序曲線圖 291
5.10.4 選擇合適的數據可視化表達 293
5.10.5 基於條件判斷的圖形繪製 296
5.10.6 繪製多個子圖 299
5.11 本章小結 300
5.12 思考與提高 301
第6章 可視化分析進階 304
6.1 絢麗多姿的Seaborn 305
6.1.1 Matplotlib與Seaborn對比 305
6.1.2 Seaborn的樣式設定 308
6.1.3 設定套用模式與繪圖元素縮放比例 309
6.1.4 使用despine方法進行框線控制 311
6.1.5 使用axes_style方法設定子圖風格 312
6.2 Seaborn中的常用繪圖 315
6.2.1 回歸圖 315
6.2.2 對圖 317
6.2.3 密度圖 319
6.2.4 直方圖 323
6.2.5 熱力圖 329
6.2.6 箱形圖 330
6.2.7 小提琴圖 334
6.3 手繪風格的繪圖 338
6.3.1 手繪曲線 338
6.3.2 手繪柱狀圖 339
6.3.3 在手繪圖中添加中文卡通字型 340
6.3.4 手繪餅狀圖 343
6.4 實戰：泰坦尼克倖存者數據可視化分析 345
6.4.1 導入數據 345
6.4.2 繪製倖存者情況 346
6.4.3 繪製乘客的其他信息 346
6.5 本章小結 351
6.6 思考與練習 351
第7章 時間序列數據分析 354
7.1 時間序列數據概述 355
7.2 日期和時間數據類型 356
7.2.1 datetime模組 356
7.2.2 datetime轉換為timestamp 357
7.2.3 datetime轉換為str 359
7.2.4 datetime的加與減 359
7.2.5 NumPy中的日期模組 360
7.3 時間序列對象的構建與切片 362
7.3.1 時間序列構造 362
7.3.2 時間索引與切片 364
7.4 日期範圍、頻率和移位 365
7.4.1 日期範圍 366
7.4.2 時間頻率 367
7.4.3 時間序列的移位操作 368
7.5 時期的表示 371
7.5.1 時期的創建與運算 371
7.5.2 頻率轉換 374
7.5.3 時期與周期的轉換 375
7.6 時間滑動視窗 376
7.7 重採樣、降採樣和升採樣 383
7.7.1 重採樣 383
7.7.2 降採樣中的常用參數 385
7.7.3 升採樣中的缺失值填充 387
7.8 實戰：面向股票數據的時間序列分析 390
7.8.1 股票數據的獲取 390
7.8.2 設定百日滾動均線 393
7.8.3 繪製價格與成交量子圖 393
7.8.4 股票數據的K線圖繪製 395
7.9 本章小結 397
7.10 思考與練習 398
