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Python数据分析与应用目录

2023-11-18

Python数据分析与应用目录

第1章 Python数据分析概况

第1章 Python数据分析概况

1.1 认识数据分析

1.2 熟悉Python数据分析的工具

1.3 Jupyter Notebook 快捷键

第2章 NumPy数值计算基础

2.1 掌握NumPy数组对象ndarray

2.1 掌握NumPy数组对象ndarray

2.2.1 创建数组对象

2.1.2 生成随机数

2.1.3 通过索引访问数组

2.2 掌握 NumPy 矩阵与通用函数

2.2 掌握 NumPy 矩阵与通用函数

2.3 利用NumPy进行统计分析

2.3 利用NumPy进行统计分析

2.3.1 读/写文件

1、二进制的文件读写
2、读取文本格式的数据

2.3.2 使用数组进行简单统计分析

1、排序
2、去重与重复数据
3、常用的统计函数

第3章 Matplotlib 数据可视化基础

3.1 掌握绘图基础语法与常用参数

3.1 掌握绘图基础语法与常用参数

3.1.1 掌握pyplot基础语法

3.1.2 设置pyplot的动态rc参数

3.2 分析特征间的关系

3.2 分析特征间的关系

3.2.1 绘制散点图 scatter()

例子1：绘制2000-2017年各季度国民生产总值散点图
例子2：使用不同颜色不同形状的点，绘制2000-2017年各产业各季度国民生产总值散点图

3.2.2 绘制折线图 plot()

例子1：绘制2000-2017年各季度国民生产总值折线图
例子2：使用不同颜色不同形状的点，绘制2000-2017年各产业各季度国民生产总值折线图
3.2.3 任务实现

3.3 分析特征内部数据分布与分散状况

3.3 分析特征内部数据分布与分散状况

3.3.1 绘制直方图 bar()

3.3.2 绘制饼图 pie()

3.3.3 绘制箱线图 boxplot()

3.3.4 任务实现

第4章 pandas统计分析基础

4.1 读写不同数据源的数据

4.1读写不同数据源的数据

4.1.1 读写数据库数据

4.1.2 读写文本文件

4.1.3 读写Excel文件

4.2 掌握DataFrame的常用操作

4.2 掌握DataFrame的常用操作

4.2.1 查看DataFrame的常用属性

4.2.2 查改增删DataFrame数据

4.2.3 描述分析DataFrame数据

4.2.4 任务实现
1、查看数据的维度、形状、元素的个数
2、统计
3、剔除空值或者所有元素取值相同的列

4.3 转换与处理时间数据

4.3 转换与处理时间数据

4.3.1 转换字符串时间为标准时间

4.3.2 提取时间序列数据信息

4.3.3 加减时间数据

4.3.4 任务实现

4.4 使用分组聚合进行组内计算

4.4 使用分组聚合进行组内计算

4.4.1 使用groupby方法拆分数据

4.4.2 使用agg方法聚合数据

4.4.3使用apply方法聚合数据

4.4.4 使用transform方法聚合数据

4.4.5 任务实现

4.5 创建透视表与交叉表

4.5 创建透视表与交叉表

4.5.1利用pivot_table函数可以实现透视表

4.5.2 使用crosstab函数创建交叉表

4.5.3 任务实现

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Python数据分析与应用

python

数据分析

pandas

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