更新时间：2024-02-28 18:04:03
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内容提要
前言
第1章 网店开业——初识数据
1.1 清点库存——获取原始数据
1.2 数据标准化——整理Excel数据
1.3 认识数据
1.4 寻找“大客户”——排序
1.5 数据挑着看——筛选
1.6 数据交换——Excel和CSV
第2章 销量的起伏——数据背后的故事
2.1 销售数据如何——简单的统计
2.2 学看统计图
2.3 销量下降——是时候认真分析数据了
第3章 凌晨3点——又加班了
3.1 多销售渠道的烦恼
3.2 日报表、月报表、年度报表等
第4章 强大的信息处理工具——Python编程
4.1 创建Python环境
4.2 编写Python代码
4.3 功能实现者——函数和lambda表达式
4.4 “对象”是主角——面向对象编程
4.5 模块化管理
4.6 向左还是向右——代码流程控制
4.7 处理运行错误
第5章 更灵活的计算——在Python中处理数据
5.1 不一样的算术运算
5.2 随机数
5.3 序列
5.4 字典
5.5 集合
5.6 更自由的排列——sorted()函数
5.7 数学计算——math模块
5.8 统计资源——statistics模块
5.9 计算百分位数
5.10 计算标准分数
5.11 按中文拼音排序
5.12 日期和时间
第6章 “超能熊猫”来帮忙——pandas应用
6.1 Series对象
6.2 排序
6.3 统计方法
第7章 二维表模型——DataFrame
7.1 DataFrame对象
7.2 读取数据
7.3 排序
7.4 按条件查询数据
7.5 处理空值数据
7.6 处理重复数据
7.7 数据旋转
7.8 数据合并
7.9 数据连接
7.10 统计方法
7.11 分组
7.12 透视表
第8章 图形更直观——pandas绘制统计图
8.1 部分与整体的比例——饼图
8.2 数据的关系与分布——散点图与气泡图
8.3 趋势——折线图
8.4 更直观的对比——条形图
8.5 数据的“距”——箱线图
第9章 数据中转站——数据格式转换
9.1 xlwt模块写入Excel
9.2 xlrd模块读取Excel
9.3 openpyxl模块读写Excel
9.4 pandas模块读写Excel
9.5 csv模块读写CSV数据
9.6 pandas模块读写CSV数据
第10章 强大的数据仓库——SQLite数据库
10.1 使用DB Browser for SQLite
10.2 数据类型
10.3 数据表
10.4 导入CSV数据
10.5 查询与视图
10.6 添加数据
10.7 修改数据
10.8 删除数据
10.9 日期和时间的处理方式
第11章 Python操作SQLite
11.1 应用基础
11.2 查询单值
11.3 查询单条记录
11.4 查询多条记录
11.5 查询单列数据
11.6 添加数据
11.7 修改数据
11.8 删除数据
11.9 扩展操作
11.10 pandas读取和写入SQLite数据
第12章 更大、更快、更强——MySQL数据库
12.1 MySQL安装与配置
12.2 使用HeidiSQL
12.3 常用数据类型
12.4 数据表
12.5 导入CSV数据
12.6 查询和视图
12.7 数据添加、修改和删除
12.8 常用函数与功能
