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《Python數(shù)據(jù)分析快速上手》適合數(shù)據(jù)分析的初學(xué)者、職場(chǎng)人士和所有對(duì)數(shù)據(jù)分析感興趣的人員閱讀，也適合作為大中專院校相關(guān)專業(yè)的教學(xué)用書。

Python作為一種強(qiáng)大且易于學(xué)習(xí)的編程語(yǔ)言，已經(jīng)成為數(shù)據(jù)分析的首選工具。《Python數(shù)據(jù)分析快速上手》是一本為初學(xué)者、職場(chǎng)人士以及對(duì)數(shù)據(jù)分析感興趣的讀者量身打造的快速上手指南。
《Python數(shù)據(jù)分析快速上手》通過(guò)通俗易懂的語(yǔ)言，將復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析概念簡(jiǎn)化，使您能夠輕松掌握Python在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。書中詳細(xì)介紹了Python基礎(chǔ)知識(shí)，以及如何使用NumPy、Pandas、SciPy強(qiáng)大的庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析，使用Matplotlib進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，以及使用Scikit-learn和機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析等內(nèi)容。
《Python數(shù)據(jù)分析快速上手》每一章針對(duì)知識(shí)點(diǎn)都提供了大量示例，便于讀者邊學(xué)邊練，每個(gè)實(shí)例都配有詳細(xì)的代碼注釋，幫助您理解每一行代碼的作用，從而加深對(duì)數(shù)據(jù)分析技術(shù)的理解和掌握。為了進(jìn)一步加強(qiáng)學(xué)習(xí)體驗(yàn)，《Python數(shù)據(jù)分析快速上手》還提供了示例的教學(xué)視頻、PPT課件和全書示例源碼，無(wú)論您是自學(xué)還是作為課堂教學(xué)的輔助材料，都將大大提升您的學(xué)習(xí)效率。
無(wú)論您是數(shù)據(jù)分析的新手，還是希望提升現(xiàn)有技能的職場(chǎng)人士，或是對(duì)數(shù)據(jù)分析充滿熱情的學(xué)生，《Python數(shù)據(jù)分析快速上手》都將幫助您建立扎實(shí)的Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)，引導(dǎo)您探索數(shù)據(jù)分析的廣闊天地，開(kāi)啟數(shù)據(jù)洞察之旅。

在當(dāng)今這個(gè)信息爆炸的時(shí)代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為我們生活中不可或缺的一部分。從社交媒體到電子商務(wù)，從醫(yī)療健康到金融投資，數(shù)據(jù)分析無(wú)處不在，它已經(jīng)成為各行各業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。然而，對(duì)于許多初學(xué)者來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)分析似乎是一門高深莫測(cè)的學(xué)問(wèn)，讓人望而生畏。為了幫助初學(xué)者快速掌握數(shù)據(jù)分析的技能，我們編寫了這本《Python數(shù)據(jù)分析快速上手》。
本書的特色在于通俗易懂的語(yǔ)言和豐富多彩的實(shí)例。我們深知數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)曲線較為陡峭，因此特意采用了簡(jiǎn)潔明了的文字表述，力求讓讀者能夠輕松理解。同時(shí)，我們還通過(guò)大量的實(shí)例來(lái)展示如何運(yùn)用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，讓讀者在學(xué)習(xí)過(guò)程中能夠不斷地鞏固所學(xué)知識(shí)，提高自己的實(shí)際操作能力。
本書的內(nèi)容涵蓋了使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析應(yīng)該掌握的各方面技術(shù)。首先，從Python基礎(chǔ)開(kāi)始講解，讓讀者熟悉Python的基本語(yǔ)法和常用庫(kù)。接下來(lái)，詳細(xì)介紹如何使用NumPy進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算，包括數(shù)組、矩陣運(yùn)算等。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步講解如何使用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，包括數(shù)據(jù)讀取、數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)排序等。此外，還介紹如何使用SciPy進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，包括插值、擬合、優(yōu)化等。為了讓讀者能夠更好地應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，講解如何使用Scikit-learn進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，包括分類、回歸、聚類等。在數(shù)據(jù)處理的過(guò)程中，講解數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法，包括缺失值處理、異常值處理等。為了讓讀者能夠更直觀地了解數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，講解數(shù)據(jù)可視化的方法，包括折線圖、柱狀圖、散點(diǎn)圖等。最后，詳細(xì)介紹如何使用Matplotlib進(jìn)行可視化，讓讀者能夠根據(jù)自己的需求繪制出美觀的圖表。書中還給出了項(xiàng)目實(shí)例，演示數(shù)據(jù)分析的工作流程，以使讀者了解在面對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)時(shí)應(yīng)如何運(yùn)用所學(xué)工具和方法開(kāi)展工作，從而提升實(shí)戰(zhàn)技能。
本書面向的讀者主要是數(shù)據(jù)分析初學(xué)者，包括在校學(xué)生、職場(chǎng)新人以及對(duì)數(shù)據(jù)分析感興趣的其他人士。只要你對(duì)數(shù)據(jù)分析感興趣，都可以從本書中獲益。通過(guò)閱讀本書，你將能夠掌握使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的基本技能，為自己的職業(yè)生涯增添一項(xiàng)重要的競(jìng)爭(zhēng)力。

本書還提供了豐富的學(xué)習(xí)資源，包括示例源碼、PPT課件和教學(xué)視頻，掃描下方二維碼即可下載。如果讀者在使用本書過(guò)程中遇到問(wèn)題，可發(fā)郵件至booksaga@126.com，郵件主題為Python數(shù)據(jù)分析快速上手。

限于編者水平，書中難免存在疏漏之處，敬請(qǐng)廣大讀者指正。

編 者
2023年12月

王靖，副教授，主要從事計(jì)算機(jī)應(yīng)用、仿真、圖像處理等方向的研究。在SCI檢索的期刊、EI檢索的期刊、國(guó)際會(huì)議和國(guó)內(nèi)期刊發(fā)表多篇相關(guān)方向?qū)W術(shù)論文。
商艷紅，副教授，主要從事軟件開(kāi)發(fā)、程序設(shè)計(jì)、信息安全、網(wǎng)絡(luò)安全等方面的研究。主持或參與《基于大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)字圖像取證研究與實(shí)現(xiàn)》及《基于多源信息融合的動(dòng)態(tài)云服務(wù)可信性評(píng)價(jià)系統(tǒng)研究》方面科研資助計(jì)劃。在CPCI檢索的國(guó)際會(huì)議以及國(guó)家級(jí)期刊發(fā)表多篇相關(guān)方向的論文。
張洪波，副教授，主要從畫好計(jì)算機(jī)應(yīng)用相關(guān)研究，已發(fā)表論文《Seasonal Agricultural Products Distribution and Traceability System Based on the RFID Internet of Things》、《網(wǎng)絡(luò)化信息系統(tǒng)的仿真回放與評(píng)估決策研究》等。
盧軍，講師，現(xiàn)就職于西北農(nóng)林科技大學(xué)，主要從事教學(xué)與計(jì)算機(jī)應(yīng)用方向的研究，長(zhǎng)期工作在計(jì)算機(jī)教育一線，主要擔(dān)任人工智能、軟件開(kāi)發(fā)技術(shù)和軟件測(cè)試等專業(yè)課程。主持并參加多項(xiàng)省市級(jí)課題，并發(fā)表多篇專業(yè)相關(guān)論文。

目 錄

第1章 構(gòu)建Python開(kāi)發(fā)環(huán)境 1

1.1 理解數(shù)據(jù)分析 1

1.1.1 數(shù)據(jù)分析是什么 1

1.1.2 數(shù)據(jù)分析的步驟 2

1.2 安裝Python及開(kāi)發(fā)工具 3

1.2.1 安裝Python 3 3

1.2.2 安裝第三方開(kāi)發(fā)工具 5

1.2.3 認(rèn)識(shí)Python程序 5

1.3 Python語(yǔ)言基礎(chǔ) 6

1.3.1 初識(shí)Python語(yǔ)法 6

1.3.2 保留字與標(biāo)識(shí)符 9

1.3.3 變量 10

1.3.4 基本數(shù)據(jù)類型 11

1.3.5 運(yùn)算符 14

1.3.6 基本輸入與輸出 18

1.4 從文件中讀取數(shù)據(jù) 19

1.4.1 Python讀取CSV文件 19

1.4.2 Python讀取JSON文件 20

1.4.3 Python讀取數(shù)據(jù)庫(kù)文件 21

1.4.4 Python保存數(shù)據(jù)文件 22

1.5 本章小結(jié) 24

1.6 動(dòng)手練習(xí) 24

第2章 控制語(yǔ)句 25

2.1 程序結(jié)構(gòu) 25

2.2 選擇語(yǔ)句 26

2.2.1 if語(yǔ)句 26

2.2.2 if…else語(yǔ)句 26

2.2.3 if…elif…else語(yǔ)句 27

2.2.4 if語(yǔ)句的嵌套 28

2.3 條件表達(dá)式 29

2.4 循環(huán)語(yǔ)句 30

2.4.1 while循環(huán) 30

2.4.2 for循環(huán) 30

2.4.3 循環(huán)嵌套 32

2.5 跳轉(zhuǎn)語(yǔ)句 33

2.5.1 continue語(yǔ)句 33

2.5.2 break語(yǔ)句 34

2.6 pass語(yǔ)句 35

2.7 本章小結(jié) 35

2.8 動(dòng)手練習(xí) 35

第3章 序列 37

3.1 序列概述 37

3.1.1 索引 37

3.1.2 切片 38

3.1.3 序列相加 38

3.1.4 乘法 39

3.1.5 檢查某個(gè)元素是不是序列的成員 39

3.1.6 計(jì)算序列的長(zhǎng)度、最大值和最小值 40

3.2 列表 40

3.2.1 創(chuàng)建與刪除列表 40

3.2.2 訪問(wèn)列表元素 42

3.2.3 遍歷列表 42

3.2.4 添加、修改和刪除列表元素 44

3.2.5 對(duì)列表進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和計(jì)算 46

3.2.6 對(duì)列表進(jìn)行排序 47

3.2.7 列表推導(dǎo)式 49

3.2.8 二維列表的使用 51

3.3 元組 52

3.3.1 創(chuàng)建與刪除元組 52

3.3.2 訪問(wèn)元組元素 54

3.3.3 修改元組元素 55

3.3.4 元組推導(dǎo)式 55

3.3.5 元組和列表的區(qū)別 56

3.4 字典 56

3.4.1 字典的創(chuàng)建與刪除 57

3.4.2 通過(guò)鍵-值對(duì)訪問(wèn)字典 59

3.4.3 遍歷字典 60

3.4.4 添加、修改和刪除字典元素 60

3.4.5 字典推導(dǎo)式 61

3.5 集合 61

3.5.1 創(chuàng)建集合 62

3.5.2 添加和刪除集合元素 63

3.5.3 集合的交集、并集和差集運(yùn)算 64

3.5.4 列表、元組、字典和集合的區(qū)別 65

3.6 本章小結(jié) 65

3.7 動(dòng)手練習(xí) 66

第4章 函數(shù) 67

4.1 創(chuàng)建和調(diào)用函數(shù) 67

4.1.1 創(chuàng)建函數(shù) 67

4.1.2 調(diào)用函數(shù) 69

4.2 函數(shù)的參數(shù) 69

4.2.1 形式參數(shù)和實(shí)際參數(shù) 69

4.2.2 位置參數(shù) 71

4.2.3 關(guān)鍵字參數(shù) 71

4.2.4 為參數(shù)設(shè)置默認(rèn)值 72

4.2.5 可變參數(shù) 74

4.2.6 Python中參數(shù)的總結(jié) 75

4.3 返回值 76

4.4 變量的作用域 78

4.4.1 局部變量 78

4.4.2 全局變量 78

4.5 匿名函數(shù) 78

4.6 程序模塊化 80

4.6.1 模塊概述 80

4.6.2 自定義模塊 80

4.6.3 模塊的搜索目錄 83

4.7 Python中的包 84

4.7.1 python程序的包結(jié)構(gòu) 84

4.7.2 創(chuàng)建和使用包 84

4.8 引用其他模塊 87

4.8.1 導(dǎo)入和使用模塊標(biāo)準(zhǔn) 87

4.8.2 第三方模塊的下載與安裝 87

4.9 本章小結(jié) 89

4.10 動(dòng)手練習(xí) 90

第5章 字符串及正則表達(dá)式 91

5.1 字符串的常用操作 91

5.1.1 拼接字符串 91

5.1.2 計(jì)算字符串長(zhǎng)度 92

5.1.3 截取字符串 93

5.1.4 分割、合并字符串 94

5.1.5 檢索字符串 96

5.1.6 字符串大小寫轉(zhuǎn)換 98

5.1.7 去除字符串中的空格和特殊字符 99

5.2 字符串編碼轉(zhuǎn)換 101

5.2.1 encode()方法對(duì)字符串編碼 102

5.2.2 decode()方法對(duì)字符串解碼 103

5.3 正則表達(dá)式基礎(chǔ) 103

5.3.1 元字符 104

5.3.2 行定位符 108

5.3.3 字符類 108

5.3.4 排除字符 108

5.3.5 選擇字符 109

5.3.6 轉(zhuǎn)義字符 109

5.3.7 分組 109

5.3.8 正則表達(dá)式語(yǔ)法 110

5.4 re模塊 110

5.4.1 匹配字符串 110

5.4.2 替換字符串 112

5.4.3 分割字符串 113

5.5 本章小結(jié) 113

5.6 動(dòng)手練習(xí) 114

第6章 用NumPy進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算 115

6.1 安裝NumPy 115

6.2 NumPy數(shù)組 117

6.2.1 ndarray數(shù)組基礎(chǔ)及實(shí)例 118

6.2.2 矩陣 125

6.2.3 NumPy線性代數(shù)相關(guān)函數(shù) 126

6.3 NumPy函數(shù) 129

6.3.1 字符串函數(shù)及實(shí)例 129

6.3.2 數(shù)學(xué)函數(shù)及實(shí)例 134

6.3.3 算術(shù)函數(shù) 137

6.3.4 統(tǒng)計(jì)函數(shù) 140

6.3.5 排序條件篩選函數(shù) 146

6.4 本章小結(jié) 152

6.5 動(dòng)手練習(xí) 152

第7章 用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)處理 153

7.1 安裝Pandas 153

7.2 Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 154

7.2.1 Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)Series 154

7.2.2 Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)DataFrame 157

7.3 Pandas數(shù)據(jù)清洗 161

7.3.1 清洗空值 162

7.3.2 清洗格式錯(cuò)誤數(shù)據(jù) 166

7.3.3 清洗錯(cuò)誤數(shù)據(jù) 167

7.3.4 清洗重復(fù)數(shù)據(jù) 168

7.4 本章小結(jié) 170

7.5 動(dòng)手練習(xí) 170

第8章 用SciPy進(jìn)行科學(xué)計(jì)算 171

8.1 安裝SciPy 171

8.2 SciPy數(shù)學(xué)模塊 172

8.2.1 SciPy常量模塊 172

8.2.2 SciPy優(yōu)化模塊 175

8.2.3 SciPy稀疏矩陣模塊 177

8.2.4 SciPy圖結(jié)構(gòu) 180

8.2.5 SciPy插值模塊 188

8.3 SciPy工程模塊 191

8.3.1 SciPy Matlab數(shù)組 192

8.3.2 Scipy 顯著性檢驗(yàn) 195

8.4 本章小結(jié) 200

8.5 動(dòng)手練習(xí) 200

第9章 Matplotlib數(shù)據(jù)可視化 202

9.1 安裝Matplotlib 202

9.2 Matplotlib繪圖基礎(chǔ) 202

9.2.1 Matplotlib Pyplot模塊 203

9.2.2 Matplotlib繪圖標(biāo)記 210

9.2.3 Matplotlib繪制圖線 215

9.2.4 Matplotlib軸標(biāo)簽和標(biāo)題 219

9.3 Matplotlib網(wǎng)格線 222

9.4 Matplotlib繪制圖形 225

9.4.1 Matplotlib繪制多個(gè)子圖 225

9.4.2 Matplotlib 散點(diǎn)圖及實(shí)例 230

9.4.3 Matplotlib柱形圖 237

9.4.4 Matplotlib餅圖 241

9.5 本章小結(jié) 243

9.6 動(dòng)手練習(xí) 244

第10章 用Scikit-learn進(jìn)行數(shù)據(jù)分析 246

10.1 Scikit-learn簡(jiǎn)介 246

10.1.1 安裝 Scikit-learn 246

10.1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)和Scikit-learn庫(kù) 247

10.2 利用Scikit-learn進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的方法 248

10.2.1 決策樹(shù)（Decision Trees (DTs)） 248

10.2.2 支持向量機(jī) 253

10.2.3 樸素貝葉斯 258

10.3 聚類 260

10.3.1 概述 260

10.3.2 K-means 260

10.3.3 層次聚類 262

10.4 時(shí)間序列 266

10.4.1 時(shí)間序列概念 266

10.4.2 ARMA模型預(yù)測(cè)案例 266

10.5 主成分分析 274

10.5.1 主成分分析的概念 274

10.5.2 主成分分析案例 274

10.6 本章小結(jié) 279

10.7 動(dòng)手練習(xí) 280

第11章 數(shù)據(jù)分析案例 281

11.1 案例1：IMDB電影數(shù)據(jù)分析 281

11.1.1 案例描述 281

11.1.2 準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 282

11.1.3 數(shù)據(jù)清洗 283

11.1.4 數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)可視化 283

11.1.5 思考練習(xí) 290

11.2 案例2：二手房房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)分析 290

11.2.1 案例描述 290

11.2.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì) 291

11.2.3 技術(shù)準(zhǔn)備 292

11.2.4 二手房數(shù)據(jù)分析 294

11.2.5 案例小結(jié) 302