從0到1-Python數(shù)據(jù)分析

從0到1——Python數(shù)據(jù)分析讀書筆記模板01思維導(dǎo)圖讀書筆記作者介紹內(nèi)容摘要目錄分析精彩摘錄目錄0305020406思維導(dǎo)圖數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)開發(fā)讀者實(shí)戰(zhàn)知識(shí)點(diǎn)數(shù)據(jù)第章題圖函數(shù)文件實(shí)戰(zhàn)圖表行列線圖簡(jiǎn)介銷量關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖內(nèi)容摘要內(nèi)容摘要作者根據(jù)自己多年的前后端開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，站在完全零基礎(chǔ)讀者的角度，詳盡介紹了Pytho數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)知識(shí)，以及大量的開發(fā)技巧，全書圍繞著“數(shù)據(jù)分析三劍客（NumPy、Pandas、Matplotlib）”進(jìn)行細(xì)致的介紹。這三款工具的知識(shí)點(diǎn)非常多，本書盡量系統(tǒng)細(xì)致地介紹最精華的知識(shí)點(diǎn)，以便為讀者構(gòu)建一個(gè)完善的知識(shí)體系，并且為后續(xù)的工作打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。每一章后面的實(shí)戰(zhàn)題以及練習(xí)題，經(jīng)過精心設(shè)計(jì)，可以鍛煉讀者的數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)能力，對(duì)于鞏固基礎(chǔ)以及鍛煉技術(shù)是非常有幫助的。讀書筆記讀書筆記推薦！尤其對(duì)剛開始學(xué)數(shù)據(jù)分析的人非常有好，內(nèi)容不深，但都羅列歸納的很清楚，有利于初學(xué)者快速奠定入門基礎(chǔ)，知其所以然。目錄分析第1章數(shù)據(jù)分析概述第3章NumPy進(jìn)階第2章NumPy基礎(chǔ)第一部分NumPy篇第1章數(shù)據(jù)分析概述1.1數(shù)據(jù)分析簡(jiǎn)介1.2課程介紹1.3使用VSCode第2章NumPy基礎(chǔ)2.1NumPy是什么？2.2創(chuàng)建數(shù)組2.3數(shù)組屬性2.4元素操作2.5數(shù)組操作2.6各種運(yùn)算2.7遍歷數(shù)組2.8大小排序2.9本章練習(xí)第3章NumPy進(jìn)階3.1淺拷貝和深拷貝3.2axis的值3.3廣播機(jī)制3.4讀寫文件3.5矩陣簡(jiǎn)介3.6本章練習(xí)第4章Pandas簡(jiǎn)介第6章篩選數(shù)據(jù)第5章獲取數(shù)據(jù)第二部分Pandas篇第7章處理數(shù)據(jù)第8章分析數(shù)據(jù)第9章時(shí)間序列第10章高級(jí)技術(shù)第11章其他操作12345第二部分Pandas篇第4章Pandas簡(jiǎn)介4.1Pandas是什么？4.2Series4.3DataFrame4.4DataFrame的數(shù)據(jù)操作4.5遍歷行列4.6深入了解4.7本章練習(xí)第5章獲取數(shù)據(jù)5.1數(shù)據(jù)分析流程5.2讀寫數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介5.3讀寫JSON5.4讀寫CSV5.5讀寫Excel5.6讀寫HTML5.7深入文件讀取5.8讀取數(shù)據(jù)庫(kù)5.9本章練習(xí)第6章篩選數(shù)據(jù)6.1篩選數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介6.2獲取行、列：loc、iloc和df6.3重新索引：reindex()6.4獲取首尾數(shù)據(jù)：head()和tail()6.5隨機(jī)抽樣：sample()6.6邏輯比較6.7過濾操作6.8模式匹配6.9本章練習(xí)第7章處理數(shù)據(jù)7.1處理數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介7.2操作行名和列名7.3類型轉(zhuǎn)換7.4行列轉(zhuǎn)置：T7.5大小排序：sort_values()7.6數(shù)據(jù)排名：rank()7.7數(shù)據(jù)替換：replace()7.8數(shù)據(jù)移動(dòng)：shift()7.9數(shù)據(jù)清洗第8章分析數(shù)據(jù)8.1分析數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介8.2基本統(tǒng)計(jì)函數(shù)8.3其他統(tǒng)計(jì)函數(shù)8.4整體情況8.5聚合函數(shù)：agg()8.6數(shù)據(jù)分組8.7實(shí)戰(zhàn)題：求平均壽命8.8本章練習(xí)第9章時(shí)間序列9.1時(shí)間序列概述9.2重采樣：resample()9.3移動(dòng)計(jì)算：rolling()9.4分組器：Grouper()9.5實(shí)戰(zhàn)題：求每個(gè)月的銷量總和9.6本章練習(xí)第10章高級(jí)技術(shù)10.1透視表10.2交叉表10.3層次化索引10.4離散化處理10.5啞變量處理10.6實(shí)戰(zhàn)題：創(chuàng)建透視表10.7本章練習(xí)第11章其他操作11.1廣播機(jī)制11.2索引對(duì)象11.3inplace參數(shù)11.4缺失值11.5實(shí)戰(zhàn)題：統(tǒng)計(jì)每一列的缺失值個(gè)數(shù)11.6本章練習(xí)第13章高級(jí)圖表第12章基礎(chǔ)圖表第三部分Matplotlib篇第12章基礎(chǔ)圖表12.1Matplotlib簡(jiǎn)介12.2基本繪圖（折線圖）12.3通用設(shè)置12.4通用樣式12.5散點(diǎn)圖12.6柱形圖12.7直方圖12.8餅狀圖12.9實(shí)戰(zhàn)題：繪制氣溫折線圖第13章高級(jí)圖表13.1高級(jí)圖表簡(jiǎn)介13.2箱線圖13.3面積圖13.4棉棒圖13.5熱力圖13.6子圖表13.7實(shí)戰(zhàn)題：使用箱線圖查找異常值13.8實(shí)戰(zhàn)題：繪制每月銷量的棉棒圖第四部分工具篇第14章JupyterNotebook14.1JupyterNotebook簡(jiǎn)介14.2JupyterNotebook的使用14.3應(yīng)用場(chǎng)景14.4常用技巧附錄A讀寫文件（Pandas）附錄C繪圖函數(shù)（Matplotlib）附錄B統(tǒng)計(jì)函數(shù)（Pandas）第五部分附錄作者介紹