本书采用理论分析和Python编程实战相结合的形式，按照数据分析与可视化的基本步骤，数据分析与可视化的基本理论知识和相应的Python库进行了详细的介绍，让读者能够在了解基本理论知识的同时快速上手实现数据分析与可视化的程序。
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内容简介
本书是从实践出发，同时结合一线教师的实践教学经验，以示例为主线，把可视化需要的Python基础语法，Numpy和pandas包中数据结构及读取Excel/CSV文件操作、无效数据处理操作，Matplotlib和pandas包的不同种类图形绘制框架代码等内容都融入到示例中，通过示例，循序渐进、浅显易懂地讲解可视化分析所需要的知识点。 本书适合Python可视化初学者使用，也可作为相关机构的培训用书。
章节目录
- 封面
- 书名页
- 版权页
- 前言
- 目录
- 第1章 Python基础导入
- 1.1 Python到底是什么
- 1.1.1 Python的发展史
- 1.1.2 Python优缺点
- 1.2 Python快速准备
- 1.2.1 Python下载
- 1.2.2 配置环境变量
- 1.2.3 运行Python
- 1.3 在哪里编辑Python
- 1.3.1 Python自带的IDLE
- 1.3.2 Anaconda和PyCharm
- 1.3.3 关于中文编码问题
- 1.4 开始编程
- 1.4.1 从“Hello，World！”开始
- 1.4.2 缩进和标注问题
- 1.5 开始数据计算
- 1.5.1 直接进行算术运算
- 1.5.2 math模块提供丰富的数学函数
- 1.5.3 Python科学计算库
- 1.6 Python和我们沟通的开始
- 1.6.1 接收输入内容的input（）函数
- 1.6.2 输出内容的print（）函数
- 1.7 文件读取与写入功能
- 1.7.1 读文件
- 1.7.2 写文件
- 第2章 Python中的数据类型
- 2.1 Python数据类型：数值型
- 2.2 Python数据类型：字符串
- 2.2.1 字符串概念
- 2.2.2 字符串常用操作方法
- 2.2.3 原始字符串
- 2.3 Python数据结构：列表和元组
- 2.3.1 创建和操作列表
- 2.3.2 创建和操作元组
- 2.4 Python数据结构：字典
- 2.5 Python数据结构：集合
- 第3章 Python中重复利用的函数与模块
- 3.1 了解Python的流程控制语句
- 3.1.1 if…else语句
- 3.1.2 for和while循环语句
- 3.1.3 死循环
- 3.1.4 continue和break语句
- 3.1.5 pass语句
- 3.2 遍历实践
- 3.2.1 range（）函数
- 3.2.2 列表遍历
- 3.3 函数
- 3.3.1 函数的定义
- 3.3.2 函数的参数及类型
- 3.3.3 函数调用
- 3.3.4 最简单的函数：使用lambda表达式定义函数
- 3.4 面向对象思想
- 3.4.1 Python中的面向对象思想
- 3.4.2 Python中类的定义及简单使用
- 3.4.3 Python中类的属性和方法
- 3.4.4 Python中类的继承使用
- 第4章 为数据分析做准备
- 4.1 助手pip
- 4.1.1 安装pip
- 4.1.2 pip最常干的工作
- 4.1.3 利用pip安装第三方库
- 4.2 Numpy包
- 4.2.1 Numpy中数组创建
- 4.2.2 Numpy中一维数组
- 4.2.3 Numpy中二维数组
- 4.3 Numpy数组可视化赏析
- 4.4 存储数据文件读写详解
- 4.4.1 csv格式数据读取
- 4.4.2 Excel格式数据读取
- 第5章 由Matplotlib开始数据可视化
- 5.1 基础用法介绍
- 5.1.1 Matplotlib安装
- 5.1.2 绘图简述
- 5.2 绘制线形图
- 5.3 绘制散点图
- 5.4 绘制直方图
- 5.5 绘制条形图
- 5.6 绘制箱线图
- 5.7 绘制饼状图
- 第6章 用pandas进行文件数据分析
- 6.1 pandas安装
- 6.2 pandas数据结构简介
- 6.2.1 Series
- 6.2.2 DataFrame
- 6.3 pandas读写csv数据
- 6.4 pandas读写Excel数据
- 6.5 数据清洗
- 6.5.1 缺失数据处理问题
- 6.5.2 去除缺失数据
- 6.5.3 填充缺失数据
- 6.5.4 移除重复数据
- 6.6 pandas绘图
- 6.6.1 简单图
- 6.6.2 条形图
- 6.6.3 直方图
- 6.6.4 箱形图
- 6.6.5 区域块图形
- 6.6.6 散点图
- 6.6.7 饼状图
- 6.6.8 数据分析实战
- 附录A math模块可用函数
- 附录B 内置函数
- 附录C pandas中直方图参数
- 书脊
- 封底
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Python可视化数据分析是2019年由中国铁道出版社出版,作者李迎。
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本书共3章。第1章讲述Python基础知识，包括Python语言基本语法、内置数据类型、Python控制语句、函数和文件操作；第2章讲述Python数据分析，包括Numpy数值计算基础、Numpy数学与算术函数、Numpy中的数据统计与分析、pandas统计分析基础、pandas数据运算、pandas数据载入与预处理；第3章讲述数据可视化，包括matplotlib绘图基础、使用pandas和Sea
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本书主要内容如下：第一部分Python编程基础。第二部分：Python数据分析（Pandas，Numpy等简介、数据收集、数据清洗、数据挖掘、数据分析）。第三部分：Python数据可视化（数据可视化Matplotlib，seaborn等可视化库、财务会计案例、大数据分析案例）。第四部分：Python与自动化控制（简介、正则表达式、文件处理、Python与excel、PythonGUI控制鼠标和键盘
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本书共分为9章，第1章介绍数据可视化与matplotlib的入门知识；第2-8章全面地介绍matplotlib的核心知识，包括使用matplotlib绘制简单图表、图表辅助元素的定制、图表样式的美化、子图的绘制及坐标轴共享、坐标轴的定制、绘制3D图表和统计地图、使用matplotlib绘制高级图表；第9章介绍pyecharts的基础知识。
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本书共10章，内容包括认识Python、Python语言基础、数据对象的读写、数据清洗和预处理、数据可视化、基本数据统计分析、高级数据建模分析、自然语言处理和文本挖掘、数据分析部署和应用、数据分析与数据化运营等。
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本书共9章，内容包括数据分析及可视化概述、Python数据分析基础、Python数据可视化方法、数据挖掘基础及可视化、数据基本分析及可视化、数据综合评价及可视化等。
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本书分为4部分：第1部分主要介绍数据的采集，从数据采集的意义和基本概念开始，介绍依次介绍Python工具库、Scrapy第三方框架、如何采集数据，以及如何通过Selenium采集动态页面和手机APP数据采集；第2部主要介绍4种常用的数据分析方法；第3部分主要通过3种可视化工具介绍数据可视化；第4部分介绍一个完整的实战训练项目，帮助读者系统地梳理数据采集、分析、可视化的整体过程，巩固理论知识，增加实
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本书以实践出发，全面地介绍数据可视化的流程和Python数据可视化的应用，并详细阐述使用Python解决企业实际问题的方法。全书共8章，分为基础模块(第1-5章)和实战模块(第6-8章)。基础模块包括Python数据可视化概述、数据的读取与处理、Matplotlib数据可视化基础、用seaborn绘制进阶图形、pyecharts交互式图形绘制；实战模块包括广电大数据可视化项目实战、新零售智能销售数
