更新时间：2024-12-27 20:12:48
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内容简介
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前言
第1篇 基础知识
第1章 数据分析基础
1.1 数据分析概述
1.2 常见数据分析方法
1.2.1 对比分析法
1.2.2 同比分析法
1.2.3 环比分析法
1.2.4 回归分析法
1.2.5 聚类分析法
1.3 了解数据分析工具
1.4 数据分析的基本流程
1.4.1 确认目标
1.4.2 获取数据
1.4.3 处理数据
1.4.4 分析数据
1.4.5 验证结果
1.4.6 展示数据
1.4.7 应用数据
1.5 数据分析常用模块库
1.6 小结
第2章 搭建数据分析开发环境
2.1 强大的编程语言Python
2.1.1 Python概述
2.1.2 安装Python
2.1.3 创建第一个Python程序
2.2 安装Anaconda开发环境
2.3 JupyterNotebook开发工具
2.3.1 初识Jupyter Notebook
2.3.2 创建Jupyter Notebook文件
2.3.3 测试Jupyter Notebook
2.4 PyCharm集成开发环境
2.4.1 PyCharm的下载与安装
2.4.2 配置PyCharm
2.4.3 测试PyCharm
2.5 小结
第3章 NumPy模块之数组计算
3.1 NumPy模块概述
3.1.1 什么是NumPy模块
3.1.2 安装NumPy模块
3.1.3 NumPy的数据类型
3.1.4 ndarray（）数组对象
3.1.5 dtype数据类型对象
3.2 创建数组
3.2.1 创建简单的数组
3.2.2 多种创建数组的方式
3.2.3 根据数值范围创建数组
3.2.4 生成随机数组
3.2.5 在已有的数组中创建数组
3.3 数组的基本操作
3.3.1 数组的多种运算方式
3.3.2 数组的索引和切片
3.3.3 数组的重塑
3.3.4 数组的增、删、改、查
3.4 矩阵的基本操作
3.4.1 创建矩阵
3.4.2 矩阵的运算
3.4.3 矩阵的转换
3.5 NumPy常用的数学运算函数
3.5.1 算术函数
3.5.2 舍入函数
3.5.3 三角函数
3.6 统计分析
3.6.1 求和函数sum（）
3.6.2 平均值函数mean（）
3.6.3 最大值与最小值函数max（）、min（）
3.6.4 中位数函数median（）
3.6.5 加权平均函数average（）
3.6.6 方差与标准差函数var（）、std（）
3.7 数组排序
3.7.1 sort（）函数
3.7.2 argsort（）函数
3.7.3 lexsort（）函数
3.8 小结
第4章 Pandas模块基础
4.1 安装Pandas模块
4.2 了解Pandas模块
4.3 Pandas模块的两大数据结构
4.3.1 Series（）对象
4.3.2 DataFrame（）对象
4.4 数据中的索引
4.4.1 什么是索引
4.4.2 Series（）对象的索引
4.4.3 DataFrame（）对象的索引
4.5 小结
第5章 Pandas模块之数据的读取
5.1 读取文本文件中的数据
5.2 Excel文件的读取和写入
5.2.1 读取Excel文件中的数据
5.2.2 读取指定Sheet页中的数据
5.2.3 通过行列索引读取指定数据
5.2.4 将数据写入Excel文件中
5.3 CSV文件的读取和写入
5.3.1 读取CSV文件中的数据
5.3.2 将数据写入CSV文件中
5.4 读取HTML网页
