Python數據分析與實踐（第2版）

《Python數據分析與實踐（第2版）》是2023年清華大學出版社出版的圖書，作者是柳毅、毛峰、劉鐵橋。

基本介紹

• 中文名：Python數據分析與實踐（第2版）
• 作者：柳毅、毛峰、劉鐵橋
• 出版時間：2023年6月1日
• 出版社：清華大學出版社
• ISBN：9787302626121 
• 定價：59.80 元

內容簡介

本書著重講述Python語言和數據分析工具包的套用。全書共分12章。第1章主要介紹Python的發展歷史、特點、集成開發環境、內置模組、幫助的使用等內容； 第2章主要介紹Python語言的基礎知識； 第3章主要介紹Python中常用的數據結構，包括序列、字典、集合，以及函式的定義和調用等； 第4章主要介紹Python中類、對象和方法的相關內容； 第5章主要介紹Python進行數據分析常用的NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy和Scikitlearn等基礎庫內容； 第6章主要介紹網路數據獲取的HTML和XML兩種網頁組織形式，以及urllib和BeautifulSoup4兩個模組內容； 第7章主要介紹Python檔案的操作； 第8章主要介紹Python數據可視化及使用Python繪製圖表的知識； 第9章主要介紹利用Python進行資料庫套用開發； 第10、11章主要介紹Python機器學習的基本概念及有監督學習、無監督學習算法的原理； 第12章主要介紹Python在地理空間分析中的套用。本書一方面側重對Python數據分析基礎知識的講解，另一方面注重Python數據處理方法的套用。本書中的代碼均在Python 3.5中測試通過。

圖書目錄

目錄

第1章Python簡介

1.1Python語言的發展歷史

1.1.1Python語言的特點

1.1.2Python 2與Python 3的區別

1.2Python的環境搭建

1.3開始使用Python

1.3.1Python的IDLE環境

1.3.2Python的集成開發環境

1.4Eclipse+PyDev的安裝

1.5代碼風格

1.6使用幫助

本章小結

本章習題

第2章Python語言基礎知識

2.1標識符與變數

2.1.1標識符

2.1.2變數

2.2數據類型及運算

2.2.1數據類型

2.2.2運算符和表達式

2.3分支結構控制語句

2.3.1if語句

2.3.2if…else語句

2.3.3if…elif…else語句

2.4循環語句

2.4.1循環結構控制語句

2.4.2循環嵌套控制語句

2.4.3break語句和continue語句

2.4.4range()函式

2.5常見的Python函式

2.6random庫及常用函式使用

本章小結

本章習題

第3章數據結構與函式設計

3.1序列

3.1.1列表

3.1.2元組

3.1.3字元串

3.1.4列表與元組之間的轉換

3.2字典

3.2.1創建字典

3.2.2字典的方法

3.2.3列表、元組與字典之間的轉換

3.3集合

3.3.1集合的創建

3.3.2集合的運算

3.3.3集合的方法

3.4函式的定義和調用

3.4.1函式的調用

3.4.2形參與實參

3.4.3函式的返回

3.4.4位置參數

3.4.5默認參數與關鍵字參數

3.4.6可變長度參數

本章小結

本章習題

第4章類與對象

4.1面向對象

4.1.1面向對象編程

4.1.2類的抽象與封裝

4.2認識Python中的類、對象和方法

4.2.1類的定義與創建

4.2.2構造函式

4.3類的屬性

4.3.1類屬性和實例屬性

4.3.2公有屬性和私有屬性

4.4類的方法

4.4.1類方法的調用

4.4.2類方法的分類

4.4.3析構函式

4.5類的繼承

4.5.1父類與子類

4.5.2繼承的語法

4.5.3多重繼承

4.5.4運算符的重載

4.6類的組合

4.7類的異常處理

4.7.1異常

4.7.2Python中的異常類

4.7.3捕獲與處理異常

4.7.4自定義異常類

4.7.5with語句

4.7.6斷言

本章案例

本章小結

本章習題

第5章Python數據分析基礎庫

5.1NumPy

5.1.1ndarray的數據類型

5.1.2數組和標量之間的運算

5.1.3索引和切片

5.1.4數組轉置和軸對換

5.1.5利用數組進行數據處理

5.1.6數學和統計方法

5.2Pandas

5.2.1Pandas數據結構

5.2.2Pandas檔案操作

5.2.3數據處理

5.2.4層次化索引

5.2.5分級順序

5.2.6使用DataFrame的列

5.3Matplotlib

5.3.1figure和subplot

5.3.2調整subplot周圍的間距

5.3.3顏色、注釋和線型

5.3.4刻度標籤和圖例

5.3.5添加圖例

5.3.6將圖表保存到檔案

5.4SciPy

5.5Scikitlearn

本章小結

本章習題

第6章網路數據獲取與自然語言處理

6.1網頁數據的組織形式

6.1.1HTML

6.1.2HTML元素

6.1.3HTML屬性

6.2XML

6.2.1XML的結構和語法

6.2.2XML元素和屬性

6.3利用urllib處理HTTP

6.4利用BeautifulSoup4解析HTML文檔

6.4.1BeautifulSoup4中的對象

6.4.2遍歷文檔樹

6.4.3搜尋文檔樹

本章案例

本章小結

本章習題

第7章檔案操作

7.1檔案的打開和關閉

7.1.1打開檔案

7.1.2關閉檔案

7.2讀寫檔案

7.2.1從檔案讀取數據

7.2.2向檔案寫入數據

7.3檔案對話框

7.3.1基於win32ui構建檔案對話框

7.3.2基於tkFileDialog構建檔案對話框

7.4套用實例： 文本檔案的操作

本章小結

本章習題

第8章Python數據可視化

8.1數據可視化概念框架

8.1.1數據可視化簡介

8.1.2數據可視化常用圖表

8.1.3Python數據可視化環境準備

8.2繪製圖表

8.2.1Matplotlib API入門

8.2.2創建圖表

8.2.3圖表定製

8.2.4保存圖表

8.3更多高級圖表及定製

8.3.1樣式

8.3.2subplot子區

8.3.3圖表顏色和填充

8.3.4動畫

本章小結

本章習題

第9章資料庫套用開發

9.1Python與資料庫

9.1.1資料庫簡介

9.1.2Python資料庫工作環境

9.2本地資料庫SQLite

9.2.1SQLite簡介

9.2.2Python內置的sqlite3模組

9.3關係資料庫

9.3.1關係資料庫基本操作與SQL

9.3.2操作MySQL

9.4非關係資料庫

9.4.1NoSQL介紹

9.4.2MongoDB

9.4.3PyMongo： MongoDB和Python

本章案例

本章小結

本章習題

第10章機器學習——有監督學習

10.1機器學習簡介

10.2Python機器學習庫Scikitlearn

10.3有監督學習

10.3.1線性回歸

10.3.2Logistic回歸分類器

10.3.3樸素貝葉斯分類器

10.3.4支持向量機

10.3.5KNN算法

10.3.6決策樹

10.4“生物多樣性”分析案例

10.4.1案例描述與分析

10.4.2程式實現

10.4.3案例結果

本章小結

本章習題

第11章機器學習——無監督學習

11.1無監督學習

11.2聚類

11.2.1相異度

11.2.2Kmeans算法

11.2.3DBSCAN算法

11.3關聯規則

11.3.1關聯分析

11.3.2Apriori算法

11.3.3FPgrowth算法

11.4“美麗鄉村建設”案例

11.4.1案例描述與分析

11.4.2程式實現

11.4.3案例結果

本章小結

本章習題

第12章數據分析項目實踐

12.1項目簡介

12.2打開與查看數據

12.2.1打開數據

12.2.2查看數據結構

12.3數據探索與可視化

12.3.1數據特徵探索

12.3.2數據可視化

12.4數據準備

12.4.1數據清理

12.4.2數據預處理

12.5基於回歸方法的房價模型

12.6學區特徵影響因素分析

本章小結

本章習題