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Python基础与数据分析结合Markdown
内容简介
本书内容主要涉及3个方面，一是Python的基础知识；二是数据分析核心模块的学习和使用，主要包括使用Python进行数据处理等工作；三是扩展内容，包括Markdown文本书写语言等，对于数据分析从业者来说，书写文档与代码探索、实现同等重要，有必要掌握Markdown这一门简单高效的工具。
章节目录
版权信息
内容提要
前言
资源与支持
第1章 Python介绍及学习前的准备
1.1 Python是什么
1.2 为什么要使用Python进行数据分析
1.3 科学计算核心库简介
1.4 搭建环境
1.5 章末小结
第2章 Python入门示例及基础知识
2.1 Python解释器与IPython
2.2 Python入门示例
2.3 nteract软件使用简介
2.4 算术运算
2.5 变量简介
2.6 基本数据类型
2.7 数据运算
2.8 章末小结
第3章 基本数据结构
3.1 列表
3.2 元组
3.3 字典
3.4 集合
3.5 章末小结
第4章 控制流与文件操作
4.1 条件结构if-else
4.2 for语句
4.3 while语句
4.4 continue、break与pass
4.5 文件操作
4.6 章末小结
第5章 函数与模块
5.1 函数
5.2 函数的参数
5.3 模块
5.4 章末小结
第6章 NumPy
6.1 NumPy简介与ndarray
6.2 数组操作
6.3 数组函数与方法
6.4 章末小结
第7章 Matplotlib
7.1 Matplotlib入门
7.2 基本图形绘制
7.3 多图与自定义
7.4 章末小结
第8章 Pandas入门
8.1 Pandas简介
8.2 Pandas的数据结构
8.3 Pandas对象基本操作
8.4 基本统计分析
8.5 章末小结
第9章 Markdown基础
9.1 Markdown简介
9.2 Markdown语法
9.3 联合Python与Markdown
9.4 章末小结
第10章 数据导入
10.1 CSV文件
10.2 CSV变体
10.3 Excel文件
10.4 pickle文件
10.5 SAS与Stata文件
10.6 HDF5文件
10.7 MATLAB文件
10.8 json文件
10.9 YAML文件
10.10 网页数据
10.11 数据库数据
10.12 章末小结
第11章 数据分析工具箱
11.1 辅助函数与工具
11.2 作用域与求值计算
11.3 异常的捕获和处理
11.4 函数式编程
11.5 生成器与装饰器
11.6 正则表达式
11.7 章末小结
第12章 Pandas进阶
12.1 深入Pandas数据结构
12.2 迭代与函数应用
12.3 数据清洗
12.4 Pandas可视化
12.5 章末小结
第13章 数据可视化进阶
13.1 Seaborn
13.2 Plotnine
13.3 Bokeh
13.4 章末小结
第14章 统计分析
14.1 概括性度量
14.2 统计分布
14.3 假设检验
14.4 章末小结
第15章 未言及的内容
15.1 魔术命令
15.2 面向对象编程
15.3 章末小结
结语： 接下来学什么
交互的Python：数据分析入门是2020年由人民邮电出版社出版,作者王诗翔。
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