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书名 | 基于Python的大数据分析基础及实战 |
分类 | 教育考试-考试-计算机类 |
作者 | 余本国 |
出版社 | 中国水利水电出版社 |
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简介 | 内容推荐 《基于Python的大数据分析基础及实战》是一本介绍如何用Python 3.6进行数据处理和分析的学习指南。其主要内容包括:Python语言基础、数据处理、数据分析、数据可视化,以及利用Python对数据库的操作、自建Python应用库的共享发布等。《基于Python的大数据分析基础及实战》分3个部分:靠前部分为基础知识,第2部分为实战案例,第3部分为拓展与延伸。 作者简介 余本国,博士,硕士研究生导师,安徽安庆人。2001年毕业于石河子大学数学系,同年到华北工学院(后更名为中北大学)理学系任教,主讲线性代数、微积分、Python语言、大数据分析基础等课程。2012年到加拿大York University做访问学者。出版有《感受加拿大游学周记》《Python数据分析基础》等著作。 目录 部分基础篇 章 Python语言基础/2 1.0引子/2 1.1工欲善其事,必先利其器(安装Python)/3 1.2学跑得先学走(语法基础)/9 1.3程序结构/11 1.3.1HelloWorld!/11 1.3.2运算符介绍/12 1.3.3顺序结构/14 1.3.4判断结构/17 1.3.5循环结构/18 1.3.6异常/20 1.4函数/24 1.4.1基本函数结构/24 1.4.2参数结构/25 1.4.3回调函数/28 1.4.4函数的递归与嵌套/28 1.4.5闭包/31 1.4.6匿名函数lambda/32 1.4.7关键字yield/32 1.5数据结构/35 1.5.1列表(list)/35 1.5.2元组(tuple)/38 1.5.3集合(set)/39 1.5.4字典(dict)/40 1.5.5集合的操作/41 1.5.6学以致用/45 1.63个函数(map、filter、reduce)/47 1.6.1遍历函数(map)/47 1.6.2筛选函数(filter)/48 1.6.3累计函数(reduce)/48 1.7面向对象编程基础/50 1.7.1类/50 1.7.2类和实例/51 1.7.3数据封装/52 1.7.4私有变量与私有方法/53 本章小结/54 第2章 数据处理/60 2.1Anaconda简介/60 2.2Numpy简介/66 2.3关于Pandas/68 2.3.1什么是Pandas/68 2.3.2Pandas中的数据结构/68 2.4数据准备/68 2.4.1数据类型/68 2.4.2数据结构/69 2.4.3数据导入/79 2.4.4数据导出/86 2.5数据处理/88 2.5.1数据清洗/89 2.5.2数据抽取/97 2.5.3插入记录/114 2.5.4修改记录/117 2.5.5交换行或列/120 2.5.6排名索引/122 2.5.7数据合并/131 2.5.8数据计算/137 2.5.9数据分组/141 2.5.10日期处理/143 带你飞(数据处理案例)/148 本章小结/160 第3章 数据分析/165 3.1基本统计分析/165 3.2分组分析/169 3.3分布分析/171 3.4交叉分析/173 3.5结构分析/174 3.6相关分析/176 小试牛刀(相关分析案例:电商数据分析)/178 本章小结/180 第4章 数据可视化/181 4.1使用Python对数据进行可视化处理/181 4.1.1准备工作/181 4.1.2Matplotlib绘图示例/186 4.1.3Seabon中的图例/198 4.1.4pandas的一些可视化功能/212 4.1.5文本数据可视化/217 4.1.6networkx网络图/218 4.1.7folium绘制地图/220 4.2Python图像处理基础/221 4.2.1PIL图库/221 4.2.2OpenCV图库/224 本章小结/226 第5章 字符串处理与网络爬虫/228 5.1字符串处理/228 5.1.1字符串处理函数/228 5.1.2正则表达式/230 5.1.3编码处理/237 5.2网络爬虫/240 5.2.1获取网页源码/240 5.2.2从源码中提取信息/241 5.2.3数据存储/246 5.2.4网络爬虫从这里开始/248 本章小结/260 第2部分实战案例篇 第6章 词云/262 6.1安装文件包/263 6.2jieba功能用法/264 6.2.1cut用法/264 6.2.2词频与分词字典/265 6.3文本词云图/269 6.4背景轮廓词云图的制作/271 6.4.1数据准备/271 6.4.2分词/272 6.4.3构建词云/273 本章小结/278 第7章 航空客户分类/279 7.1问题的提出/279 7.2聚类分析相关概念/280 7.3模型的建立/281 7.4Python实现代码/281 7.5分类结果展示与分析/284 本章小结/287 第8章 《红楼梦》文本分析/288 8.1准备工作/289 8.2分词/291 8.2.1读取数据/291 8.2.2数据预处理/293 8.2.3对红楼梦进行分词/301 8.2.4制作词云/303 8.3文本聚类分析/312 8.3.1构建分词TF-IDF矩阵/312 8.3.2使用TF-IDF矩阵对章节进行聚类/314 8.4LDA主题模型/322 8.5人物社交网络分析/328 本章小结/334 第3部分拓展与延伸 第9章 Python字符串格式化/336 9.1使用%符号进行格式化/336 9.2使用format()方法进行格式化/339 9.3使用f方法进行格式化/341 本章小结/342 0章 在Python中操作MySQL数据库/343 10.1对MySQL的连接与访问/344 10.2对MySQL的增、删、改、查操作/345 10.2.1查询操作/345 10.2.2插入操作/346 10.2.3更新操作/347 10.2.4删除操作/347 10.3创建数据库表/348 本章小结/349 1章 fractal(分形)库的发布/350 11.1用Python绘制分形/351 11.1.1分形简介/351 11.1.2先睹为快/351 11.1.3绘制方法简介/352 11.2第三方库发布到PyPi/364 本章小结/369 参考文献/370 |
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