Python数据分析

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    第一章、概述
    一、概论
    1. 主要概念和术语
    2. 为什么使用Python进行数据分析
    3. 重要的库与工具简介
    二、Anaconda
    1. 简介
    2. 安装
    3. 组件介绍
    4. conda


    第二章、Jupyter notebook
    一、概述
    1. nbviewer展示中心
    2. 工具插件
    3. 相关资源
    二、安装
    三、文档
    四、基础使用
    1. 运行
    2. 运行机制
    3. dashboard
    4. 新建文档
    5. 工作界面
    6. notebook文档结构
    7. 编辑模式和命令模式
    8. 快捷键
    9. 代码执行
    10. 输出折叠
    11. Markdown单元
    12. 显示图像和视频
    13.幻灯片
    14. 导出格式
    五、魔法命令
    1. ?
    2. ??
    3. !
    4. %%javascript
    5. %connect_info
    6. %qtconsole
    7. %matplotlib inline
    8. %env
    9. %run
    10. %store
    11. %who
    12. %%time
    13. %timeit
    14. %%writefile和%pycat
    15. %pdb
    16. %autosave
    17. %pwd
    18. %magic
    19. %ls
    20. %reset
    21. %whos
    22. %debug
    23. %load
    24. %automagic
    25. %hist
    六、进阶使用
    1. In和Out
    2. 使用不同的内核运行代码
    3. 为Jupyter安装不同的内核
    4. 多光标操作
    5. 修改工作目录
    6. 多用户服务器
    7. 锚
    8. 扩展功能
    七、总结


    第三章、Numpy
    一、概述
    二、安装
    三、基础
    1. 基础范例
    2. 数据类型
    3. 创建数组
    4. 打印数组
    5. 基本操作
    6. 通用函数
    7. 索引、切片和迭代
    8. 添加/删除元素
    四、形状变换
    1. 改变数组的形状
    2. 堆积数组
    3. 分割数组
    五、copy和view方法
    1. 完全不复制
    2. view视图
    3. 深度拷贝
    4. 函数和方法概览
    六、广播
    七、花式索引和技巧
    1. 使用索引数组进行索引
    2. 使用布尔数组进行索引
    八、线性代数
    九、统计方法
    十、随机数生成
    十一、去重与集合运算
    十二、其它
    1. 三元运算where函数
    2. 元素的重复
    3. 特殊值 np.nan、np.pi、np.e
    4. 字符串操作
    5. 舍入函数around
    6. IO读写
    十三、总结


    第四章、Pandas
    一、基础知识
    1. Pandas数据结构
    1.1 Series
    1.2 DataFrame
    1.3 索引对象Index
    2. 基本功能
    2.1 重建索引
    2.2 在轴向上删除条目
    2.3 索引
    2.4 算术和广播
    2.5 函数和映射
    2.6 排序和排名
    3、基本统计和汇总功能
    二、数据读写和文件格式
    1. 文本格式数据的读写
    1.1 分块读入文本文件
    1.2 数据写出
    1.3 JSON数据
    2. 二进制格式
    2.1 使用HDF5
    2.2 读取EXCEL文件
    3. 与Web API交互
    4. 与数据库交互
    三、数据清洗与准备
    1. 处理缺失值
    1.1 过滤缺失值
    1.2 补全缺失值
    2. 数据转换
    2.1 删除重复值
    2.2 函数或映射
    2.3 替换
    2.4 重命名轴索引
    2.5 离散化和分箱
    2.6 检测和过滤异常值
    2.7 随机序列和抽样
    3. 字符串操作
    四、数据规整
    1. 分层索引
    1.1 重排序和层级排序
    1.2 层级的汇总统计
    1.3 使用DataFrame的列进行索引
    1.4 分层索引的取值与切片
    2. 联合与合并
    2.1 merge连接
    2.2 根据索引进行合并
    2.3 concat轴向连接
    2.4 联合叠加
    2.5 案例:美国各州人口统计数据分析
    五、数据聚合与分组操作
    1. Groupby机制
    1.1 遍历分组
    1.2 选择一列或所有列的子集
    1.3 使用字典和Series进行分组
    1.4 使用函数分组
    2. 数据聚合
    3. 案例:使用数据透视表分析泰坦尼克船难数据
    六、 时间序列
    1. Pandas时间序列数据结构
    2. 快速创建时间序列索引
    3. 时间频率
    4. 案例:对雅虎股票进行时间分析


    第五章、Matplotlib
    一、概述
    二、安装
    三、基本配置
    四、应知应会
    1. 魔法命令%matplotlib
    2. 风格样式
    3. show()的使用
    4. 保存图形
    5. 两种图画接口
    6. 显示中文
    五、基础绘图
    1. 简易线型图
    2. 线条的颜色、线型和标记
    3. 自定义坐标轴上下限
    4. 坐标轴刻度
    5. 简单的图题、轴标签和图例
    6. 配置标题
    7. 配置图例
    8. 配置颜色条
    9. 文本、箭头和注释
    10. 散点图
    11. 直方图
    12. 条形图(柱状图)
    13. 饼图
    14. 误差线
    15. 等高线
    16. 多子图
    16.1 手动创建子图
    16.2 plt.subplot方法
    16.3 快速创建多子图
    16.4 plt.GridSpec 复杂网格
    17. patch补丁
    18. 自定义坐标轴刻度
    19. 风格样式展示
    六、高级绘图
    1. 三维图
    1.1 三维空间点与线
    1.2 三维等高线
    1.3 线框图和曲面图
    2. 地理数据
    实战:绘制中国省界地理图形
    七、扩展
  • 备注:如果有购买问题,请咨询售后QQ!