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详解Python在数据分析中的核心用法。
内容简介
本书分为Python基础知识、数据分析基础知识和综合案例三个部分共10章。Python基础知识部分系统讲解Python语法、开发工具、编程方式、函数、模块等基础知识。数据分析基础知识部分重点介绍NumPy、Pandas、Matplotlib和Seaborn中的数据处理与可视化方法。综合案例部分通过案例驱动的方式，指导读者运用所学知识完成数据处理与模型建立。
书中每章末均配有习题和实训供读者练习，以巩固所学知识。
章节目录
版权信息
内容提要
前言
第一部分 Python基础知识
第1章 初识Python
1.1 Python简介
1.2 Python开发环境
1.3 Python解释器
1.4 编写Python源代码
本章习题
实训
第2章 Python开发工具
2.1 安装VS Code编辑器
2.2 配置VS Code环境
本章习题
实训
第3章 Python编程基础
3.1 Python基础语法
3.2 Python变量与数据类型
3.3 Python运算符
3.4 Python数据结构
3.5 Python选择结构
3.6 Python循环结构
3.7 Python函数
3.8 Python模块和包
本章习题
实训
第二部分 数据分析基础知识
第4章 NumPy数据分析
4.1 NumPy库简介
4.2 NumPy库安装与使用
4.3 创建数组对象
4.4 数组数据类型
4.5 多维数组结构
4.6 数组索引
4.7 数组元素值的替换
4.8 数组的广播机制
4.9 数组形状的操作
4.10 数组的轴
本章习题
实训
第5章 Pandas数据分析
5.1 Pandas简介
5.2 Pandas库安装与使用
5.3 Pandas数据结构
5.4 Pandas数据分析基础
5.5 Pandas常用操作
5.6 Pandas高级操作
5.7 Pandas缺失值处理
5.8 Pandas数据分组
5.9 Pandas数据合并
5.10 Pandas时间序列
5.11 Pandas透视表与交叉表
本章习题
实训
第6章 Matplotlib数据绘图
6.1 Matplotlib简介
6.2 matplotlib.pyplot的常用绘图方法
6.3 图形的基本设置
6.4 Matplotlib绘图实战
本章习题
实训
第7章 Seaborn数据绘图
7.1 Seaborn简介
7.2 Seaborn库安装与使用
7.3 Seaborn绘图流程
7.4 Seaborn绘图实战
本章习题
实训
第三部分 综合案例
第8章 咖啡销售情况分析
8.1 准备数据
8.2 数据清洗
8.3 数据分析
8.4 数据可视化
本章习题
实训
第9章 员工离职风险预测
9.1 Scikit-Learn简介
9.2 安装Scikit-Learn库
9.3 分类和回归预测步骤
9.4 读取数据集
9.5 类别特征转换为二进制特征
9.6 数据集划分为训练集和测试集
9.7 Min-Max归一化预处理
9.8 构建和训练逻辑回归模型
9.9 预测和评估
本章习题
实训
第10章 航班乘客数预测
10.1 PyTorch简介
10.2 安装PyTorch库
10.3 导入相关库
10.4 PyTorch基础知识
10.5 读取数据
10.6 数据预处理
10.7 定义神经网络模型
10.8 定义优化器和损失函数
10.9 训练模型
10.10 测试模型
本章习题
实训
Python商务数据分析（微课版）是2024年由人民邮电出版社出版,作者高广尚 编著。
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