Python数据分析入门与实战

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第 1章　数据分析概述　1

1.1　数据分析的含义　1

1.2　数据分析的基础流程　1

1.3　数据收集　2

1.3.1　线下收集　2

1.3.2　线上收集　3

1.4　统计分析策略　3

1.4.1　描述性统计分析　3

1.4.2　推断性统计分析　4

1.4.3　探索性统计分析　5

1.5　数据分析方法　5

1.5.1　公式拆解法　5

1.5.2　对比分析法　6

1.5.3　预测分析法　6

1.5.4　漏斗分析法　6

1.5.5　象限分析法　7

1.6　数据挖掘的标准流程（CRISP-DM模型）　7

1.7　数据分析工具　8

1.7.1　Microsoft Excel　8

1.7.2　R语言　9

1.7.3　Python　9

第 2章　为什么选择Python　10

2.1　关于Python　10

2.1.1　Python的起源　10

2.1.2　Python 2和Python 3　11

2.2　了解Python的特点　11

2.2.1　简单易学　11

2.2.2　自由开放　12

2.2.3　解释型语言　12

2.2.4　封装与扩展性　12

2.3　Python在数据分析上的优势　13

2.3.1　自由的数据结构　13

2.3.2　黏合剂Python　13

2.3.3　丰富的第三方库　13

2.4　数据分析的第三方库　14

2.4.1　NumPy　14

2.4.2　Pandas　14

2.4.3　Matplotlib　15

2.4.4　SciPy　15

2.4.5　Scikit-learn　15

2.5　网络爬虫的第三方库　16

2.5.1　Request　16

2.5.2　lxml　16

2.5.3　html5lib　16

2.5.4　BeautifulSoup　17

2.5.5　Scrapy　17

第3章　Python编程基础　18

3.1　安装与配置　18

3.1.1　在Windows操作系统下安装Python　18

3.1.2　在macOS下安装Python　18

3.1.3　在GNU/Linux操作系统下安装Python　19

3.1.4　安装及更新Python库　19

3.1.5　集成开发环境　20

3.2　Hello World!　20

3.2.1　Python解释器　20

3.2.2　运行IPython　21

3.3　基础语法　22

3.3.1　缩进　22

3.3.2　注释　22

3.3.3　标识符　23

3.3.4　关键字　23

3.4　变量和数据类型　23

3.4.1　变量赋值　23

3.4.2　布尔型　24

3.4.3　数值类型　24

3.4.4　字符串　24

3.5　内置的数据结构　25

3.5.1　集合　25

3.5.2　元组　26

3.5.3　列表　26

3.5.4　字典　27

3.6　控制流　28

3.6.1　条件语句　28

3.6.2　循环语句　29

3.6.3　break和continue关键字　30

3.7　函数　31

3.7.1　函数定义 　31

3.7.2　函数调用　31

3.7.3　lambda函数　32

3.8　类　32

3.8.1　类定义　32

3.8.2　类的实例化　33

3.8.3　类的属性访问　34

3.8.4　类的方法调用　35

3.9　文件操作　36

3.9.1　打开和关闭文件　36

3.9.2　读写文件　37

第4章　NumPy数组：基础篇　40

4.1　数组对象　40

4.1.1　对象属性　40

4.1.2　数据类型　42

4.2　创建数组　44

4.2.1　通用的创建方式　44

4.2.2　填充数组　45

4.2.3　对角矩阵　48

4.2.4　空数组　50

4.2.5　等差数组　51

4.2.6　随机数组　52

4.3　数组访问　58

4.3.1　基础索引　58

4.3.2　数组切片　60

4.3.3　索引切片　62

4.4　数组更新　64

4.4.1　更新数组元素　64

4.4.2　插入数组元素　67

4.4.3　删除数组元素　72

4.4.4　复制数组　74

4.5　数组变换　76

4.5.1　数组重塑　76

4.5.2　轴变换　79

4.5.3　数组合并：拼接　89

4.5.4　数组合并：堆叠　94

4.5.5　数组拆分　100

4.6　矩阵运算　102

4.6.1　矩阵对象　102

4.6.2　矩阵乘法　107

4.6.3　逆矩阵和共轭矩阵　108

4.6.4　数值特征和特征值　112

4.6.5　矩阵分解　116

4.7　数组运算　119

4.7.1　算术运算　119

4.7.2　绝对值　122

4.7.3　指数和对数　123

4.7.4　三角和反三角函数　124

4.8　聚合统计　126

4.8.1　求和与乘积　126

4.8.2　均值和标准差　128

4.8.3　最大值和最小值　129

4.8.4　中位数和百分位数　130

4.8.5　逻辑统计函数　132

4.8.6　多维数组的聚合　134

第5章　NumPy数组：进阶篇　137

5.1　NumPy的高效运算　137

5.1.1　快速的矢量化计算　137

5.1.2　灵活的广播机制　139

5.1.3　广播的规则　141

5.2　通用函数　144

5.2.1　初识通用函数　144

5.2.2　通用函数的实例方法　151

5.2.3　定义新的通用函数　154

5.3　数组形式的条件判断　156

5.3.1　布尔表达式　156

5.3.2　where函数　158

5.3.3　where参数　161

5.4　数组的高级索引　163

5.4.1　布尔索引　163

5.4.2　Fancy索引　164

5.4.3　索引组合　165

5.5　数组排序　166

5.5.1　直接排序　166

5.5.2　间接排序　168

5.5.3　分区排序　169

5.6　结构化数组　170

5.6.1　结构化数组的创建　170

5.6.2　结构化数组的索引访问　172

5.6.3　记录数组　173

第6章　Pandas：数据处理　174

6.1　Pandas数据结构　174

6.1.1　Series对象　174

6.1.2　DataFrame对象　178

6.1.3　索引对象　183

6.2　数据索引和选取　185

6.2.1　Series中的数据选取　185

6.2.2　DataFrame中的数据选取　189

6.3　处理缺失数据　193

6.3.1　表示缺失数据的策略　193

6.3.2　Pandas中的缺失数据　194

6.3.3　对缺失值的操作　197

6.4　数据集合并　201

6.4.1　append函数　201

6.4.2　concat函数　202

6.4.3　join函数　205

6.4.4　merge函数　206

6.5　分层索引　212

6.5.1　分层索引：从一维到多维　212

6.5.2　分层索引的构建方法　214

6.5.3　多层级切片　216

6.5.4　重新排列分层索引　217

第7章　Pandas：数据分析　221

7.1　Pandas中的数组运算　221

7.1.1　Pandas中的通用函数　221

7.1.2　索引保留　226

7.1.3　索引对齐　227

7.1.4　Series和DataFrame之间的运算　229

7.2　数据聚合　231

7.2.1　基础的聚合操作　231

7.2.2　灵活的聚合函数　235

7.2.3　基于行索引的分组聚合　238

7.3　数据分组　242

7.3.1　分组对象　242

7.3.2　分组键　246

7.3.3　分组聚合　257

7.3.4　过滤分组数据　260

7.3.5　基于分组的数据转换　263

7.4　数据透视表　265

7.4.1　透视表和分组对象　265

7.4.2　定制透视表　270

7.4.3　透视表的进阶用法　273

7.5　时间序列　276

7.5.1　时间数据的类型　276

7.5.2　时间序列的索引　278

7.5.3　时间序列的数据访问　287

第8章　数据的导入导出　294

8.1　文本数据　294

8.1.1　从文本导入数据　294

8.1.2　导出数据到文本　296

8.2　Excel数据　297

8.2.1　从电子表格导入数据　297

8.2.2　导出数据到电子表格　298

8.3　网络数据　299

8.3.1　JSON格式　299

8.3.2　XML和HTML格式　301

8.4　数据库　302

8.4.1　关系数据库　302

8.4.2　数据库API　303

8.5　Pandas数据对象的导入导出　305

8.5.1　分隔文本格式　305

8.5.2　Excel数据格式　309

8.5.3　JSON数据格式　310

8.5.4　读取数据库　311

第9章　数据可视化　312

9.1　Matplotlib绘图的基础设置　312

9.1.1　绘图面板　312

9.1.2　图形样式　313

9.1.3　坐标轴　315

9.1.4　图例　317

9.2　Pandas绘图接口　318

9.2.1　折线图　318

9.2.2　柱状图　319

9.2.3　直方图和密度图　321

9.2.4　散点图　321

第 10章　实战：数据预处理　323

10.1　数据导入　323

10.1.1　数据描述　323

10.1.2　数据读取　323

10.1.3　数据合并　324

10.2　数据清洗　324

10.2.1　冗余数据　324

10.2.2　缺失数据　325

10.2.3　无效数据　325

10.3　数据转换　326

10.3.1　数据类型转换　326

10.3.2　分层索引　327

10.3.3　生成时间序列　327

10.4　数据过滤　329

10.5　数据导出　329

第 11章　实战：数据分析　331

11.1　时间序列分析　331

11.1.1　导入时间序列　331

11.1.2　生成时间区间数据　332

11.1.3　时间窗函数　333

11.2　统计分析　336

11.2.1　描述性统计　336

11.2.2　聚合统计　337

11.2.3　分组统计　339

11.3　关联分析　341

11.3.1　数据联合　341

11.3.2　协方差和相关系数　343

11.4　透视表分析　344

11.4.1　数据集整合　344

11.4.2　分层透视表　346

第 12章　Python网络爬虫　350

12.1　Robots协议　350

12.2　数据抓取　351

12.2.1　最基本的数据抓取　351

12.2.2　处理登录请求　352

12.2.3　连接超时　353

12.3　Scrapy库　354

12.3.1　搭建工程项目　354

12.3.2　编写爬虫　355

12.3.3　数据选择器　356

12.3.4　定义数据对象　360

12.3.5　数据管道　362

第 13章　Scikit-learn机器学习　365

13.1　选择合适的机器学习模型　365

13.2　数据预处理　365

13.2.1　标准化　366

13.2.2　归一化　367

13.2.3　正态化　368

13.3　监督学习　369

13.3.1　线性模型　369

13.3.2　最近邻算法　371

13.3.3　支持向量机　374

13.3.4　随机森林　376

13.4　无监督学习　377

13.4.1　K-means聚类算法　377

13.4.2　主成分分析（PCA）　379

13.4.3　高斯混合模型　381