内容简介
《Python数据分析从入门到精通》介绍了使用Pytho行数据分析所必需的各项知识。全书共分为14章括了解数据分析、搭建Python数据分析环境、Pandas统计分析、Matplotlib可视化数据分析图表、Seaborn可视化数据分析图表、第三方可视化数据分析图表Pyecharts、图解数组计算模块NumPy、数据统计分析案例、机器学cikit-Learn、注册用户分析(MySQL版)、电商销售数据分析与预测、房房价分析与预测，以及客户价值分析。
目录
第1篇 基础篇第1章 了解数据分析 21.1 什么是数据分析 21.2 数据分析的重要 21.3 数据分析的基本流程 41.3.1 熟悉工具 41.3.2 明确目的 51.3.3 获取数据 51.3.4 数据处理 51.3.5 数据分析 61.3.6 验证结果 61.3.7 结果呈现 61.3.8 数据应用 71.4 数据分析常用工具 71.4.1 Excel工具 71.4.2 Python语言 71.5 小结 8第2章 搭建Python数据分析环境 92.1 Python概述 92.1.1 Python简介 92.1.2 Python的版本 102.2 搭建Python开发环境 102.2.1 什么是IDLE 102.2.2 安装Python 102.2.3 使用IDLE编写“Hello World” 142.2.4 配置环境变量—解决“'python'不是内部或外部命令” 162.3 集成开发环境PyCharm 182.3.1 下载PyCharm 182.3.2 安装PyCharm 202.3.3 运行PyCharm 212.3.4 创建工程目录 222.3.5 个Python程序“Hello World” 242.4 数据分析标准环境Anaconda 262.4.1 为什么安装Anaconda 272.4.2 下载Anaconda 272.4.3 安装Anaconda 292.5 Jupyter Notebook开发工具 312.5.1 认识Jupyter Notebook 312.5.2 新建一个Jupyter Notebook文件 322.5.3 在Jupyter Notebook中编写“Hello World” 322.6 Spyder开发工具 342.6.1 初识Spyder 342.6.2 创建项目 352.6.3 新建/重命名.py文件 362.6.4 创建个程序—月销量分析 372.6.5 设置图表显示方式 372.6.6 在Spyder中安装和卸载第三方库 382.7 开发工具比较与代码共用 392.7.1 开发工具比较 392.7.2 代码共用 402.8 小结 44第2篇 实践篇第3章 Pandas统计分析（上） 463.1 初识Pandas 463.1.1 Pandas概述 463.1.2 安装Pandas 473.1.3 小试牛刀—轻松导入Excel数据 493.2 Series对象 503.2.1 图解Series对象 503.2.2 创建一个Series对象 513.2.3 手动设置Series索引 523.2.4 Series的索引 523.2.5 获取Series索引和值 543.3 Dataframe对象 543.3.1 图解Dataframe对象 543.3.2 创建一个Dataframe对象 553.3.3 Dataframe重要属和函数 573.4 导入外部数据 583.4.1 导入.xls或.xlsx文件 583.4.2 导入.csv文件 633.4.3 导入.txt文本文件 643.4.4 导入HTML网页 653.5 数据抽取 673.5.1 抽取一行数据 673.5.2 抽取多行数据 683.5.3 抽取指定列数据 693.5.4 抽取指定行、列数据 703.5.5 按指定条件抽取数据 713.6 数据的增加、修改和删除 723.6.1 增加数据 723.6.2 修改数据 753.6.3 删除数据 773.7 数据清洗 783.7.1 缺失值查看与处理 783.7.2 重复值处理 813.7.3 异常值的检测与处理 823.8 索引设置 833.8.1 索引的作用 833.8.2 重新设置索引 833.8.3 设置某列为行索引 853.8.4 数据清洗后重新设置连续的行索引 863.9 数据排序与排名 873.9.1 数据排序 873.9.2 数据排名 903.10 小结 92第4章 Pandas统计分析（下） 934.1 数据计算 934.1.1 求和（sum()函数） 934.1.2 求均值（mean()函数） 944.1.3 求大值（max()函数） 954.1.4 求小值（min()函数） 964.1.5 求中位数（median()函数） 974.1.6 求众数（mode()函数） 984.1.7 求方差（var()函数） 994.1.8 标准差（数据标准化std()函数） 1014.1.9 求分位数（quantile()函数） 1014.2 数据格式化 1034.2.1 设置小数位数 1034.2.2 设置百分比 1044.2.3 设置千位分隔符 1054.3 数据分组统计 1064.3.1 分组统计groupby()函数 1064.3.2 对分组数行迭代 1084.3.3 对分组的某列或多列使用聚合函数（agg()函数） 1094.3.4 通过字典和Series对行分组统计 1114.4 数据移位 1124.5 数据转换 1134.5.1 一列数据转换为多列数据 1134.5.2 行列转换 1164.5.3 Dataframe转换为字典 1184.5.4 Dataframe转换为列表 1194.5.5 Dataframe转换为元组 1194.5.6 Excel转换为HTML网页格式 1204.6 数据合并 1204.6.1 数据合并（merge()方法） 1204.6.2 数据合并（concat()方法） 1244.7 数据导出 1264.7.1 导出为.xlsx文件 1264.7.2 导出为.csv文件 1284.7.3 导出多个Sheet 1294.8 日期数据处理 1294.8.1 Dataframe的日期数据转换 1294.8.2 dt对象的使用 1314.8.3 获取日期区间的数据 1324.8.4 按不同时期统计并显示数据 1334.9 时间序列 1354.9.1 重采样（Resample()方法） 1354.9.2 降采样处理 1374.9.3 升采样处理 1384.9.4 时间序列数据（ohlc()函数） 1394.9.5 移动窗口数据计算（rolling()函数） 1404.10 综合应用 1424.10.1 案例1：Excel多表合并 1424.10.2 案例2：股票行情数据分析 1434.11 小结 144第5章 Matplotlib可视化数据分析图表 1455.1 数据分析图表的作用 1455.2 如何选择适合的图表类型 1465.3 图表的基本组成 1475.4 Matplotlib概述 1485.4.1 Matplotlib简介 1485.4.2 安装Matplotlib 1505.4.3 Matplotlib图表之初体验 1515.5 图表的常用设置 1525.5.1 基本绘图plot()函数 1525.5.2 设置画布 1555.5.3 设置坐标轴 1565.5.4 添加文本标签 1595.5.5 设置标题和图例 1605.5.6 添加注释 1615.5.7 调整图表与画布边缘间距 1635.5.8 其他设置 1645.6 常用图表的绘制 1645.6.1 绘制折线图 1645.6.2 绘制柱形图 1665.6.3 绘制直方图 1695.6.4 绘制饼形图 1705.6.5 绘制散点图 1745.6.6 绘制面积图 1765.6.7 绘制热力图 1785.6.8 绘制箱形图 1805.6.9 绘制3D图表 1835.6.10 绘制多个子图表 1845.6.11 图表的保存 1895.7 综合应用 1895.7.1 案例1：双y轴可视化数据分析图表的实现 1895.7.2 案例2：颜色渐变饼形图的实现 1905.7.3 案例3：等高线图的实现 1925.8 小结 193第6章 Seaborn可视化数据分析图表 1946.1 Seaborn图表概述 1946.2 Seaborn图表之初体验 1956.3 Seaborn图表的基本设置 1966.3.1 背景风格 1966.3.2 边框控制 1976.4 常用图表的绘制 1976.4.1 绘制折线图（relplot()函数） 1976.4.2 绘制直方图（displot()函数） 1996.4.3 绘制条形图（barplot()函数） 2006.4.4 绘制散点图（replot()函数） 2006.4.5 绘制线回归模型（lmplot()函数） 2026.4.6 绘制箱形图（boxplot()函数） 2026.4.7 绘制核密度图（kdeplot()函数） 2036.4.8 绘制提琴图（violinplot()函数） 2046.5 综合应用 2056.5.1 案例1：堆叠柱形图可视化数据分析图表的实现 2056.5.2 案例2：统计双色球中奖号码热力图 2066.6 小结 208第7章 第三方可视化数据分析图表Pyecharts 2097.1 Pyecharts概述 2097.1.1 Pyecharts简介 2097.1.2 安装Pyecharts 2107.1.3 绘制张图表 2117.2 Pyecharts图表的组成 2127.2.1 主题风格 2127.2.2 图表标题 2147.2.3 图例 2167.2.4 提示框 2187.2.5 视觉映射 2207.2.6 工具箱 2227.2.7 区域缩放 2247.3 Pyecharts图表的绘制 2267.3.1 柱状图—Bar模块 2267.3.2 折线/面积图—Line模块 2277.3.3 饼形图—Pie模块 2297.3.4 箱形图—Boxplot模块 2317.3.5 涟漪散点图—EffectScatter模块 2327.3.6 词云图—WordCloud模块 2337.3.7 热力图—HeatMap模块 2357.3.8 水球图—Liquid模块 2377.3.9 日历图—Calendar模块 2377.4 综合应用 2387.4.1 案例1：南丁格尔玫瑰图 2387.4.2 案例2：双y轴可视化数据分析图表的实现（柱形图+折线图） 2407.4.3 案例3：饼形图与环形图组合图表的实现 2427.5 小结 244第8章 图解数组计算模块NumPy 2458.1 初识NumPy 2458.1.1 NumPy概述 2458.1.2 安装NumPy模块 2468.1.3 数组相关概念 2478.2 创建数组 2488.2.1 创建简单的数组 2488.2.2 不同方式创建数组 2508.2.3 从数值范围创建数组 2518.2.4 生成数组 2548.2.5 从已有的数组中创建数组 2578.3 数组的基本操作 2608.3.1 数据类型 2608.3.2 数组运算 2628.3.3 数组的索引和切片 2658.3.4 数组重塑 2698.3.5 数组的增、删、改、查 2718.4 NumPy矩阵的基本操作 2748.4.1 创建矩阵 2748.4.2 矩阵运算 2778.4.3 矩阵转换 2798.5 NumPy常用统计分析函数 2808.5.1 数算函数 2808.5.2 统计分析函数 2858.5.3 数组的排序 2888.6 综合应用 2908.6.1 案例1：NumPy实现正态分布 2908.6.2 案例2：NumPy用于图像灰度处理 2918.7 小结 292第9章 数据统计分析案例 2939.1 对比分析 2939.1.1 什么是对比分析 2939.1.2 案例：对比分析各品牌销量表现0 2939.2 同比、定比和环比分析 2949.2.1 同比、定比和环比概述 2959.2.2 案例1：京东电商单品销量同比增长情况分析 2959.2.3 案例2：单品销量定比分析 2979.2.4 案例3：单品销量环比增长情况分析 2989.3 贡献度分析（帕累托法则） 3009.3.1 什么是贡献度分析 3009.3.2 案例：产品贡献度分析 3009.4 差异化分析 3029.4.1 差异化概述 3029.4.2 案例：学生成绩别差异分析 3029.5 相关分析 3039.5.1 相关概述 3039.5.2 案例：广告展现量与费用成本相关分析 3039.6 时间序列分析 3069.6.1 时间序列概述 3069.6.2 案例：年增长趋势和季节波动分析 3069.7 小结 307第3篇 篇第10章 机器学cikit-Learn 31010.1 Scikit-Learn简介 31010.2 安装Scikit-Learn 31010.3 线模型 31210.3.1 小二乘法回归 31210.3.2 岭回归 31310.4 支持向量机 31410.5 聚类 31610.5.1 什么是聚类 31610.5.2 聚类算法 31710.5.3 聚类模块 31810.5.4 聚类数据生成器 31910.6 小结 320第4篇 项目篇第11章 注册用户分析（MySQL版） 32211.1 概述 32211.2 项目效果预览 32211.3 项目准备 32311.4 导入MySQL数据 32311.4.1 Python操纵MySQL 32311.4.2 Python连接MySQL数据库 32411.5 项目实现过程 32511.5.1 数据准备 32511.5.2 数据检测 32511.5.3 年度注册用户分析 32611.5.4 新注册用户分析 32811.6 小结 329第12章 电商销售数据分析与预测 33012.1 概述 33012.2 项目效果预览 33012.3 项目准备 33112.4 分析方法 33112.5 项目实现过程 33212.5.1 数据处理 33212.5.2 日期数据统计并显示 33212.5.3 销售收入分析 33312.5.4 销售收入与广告费相关分析 33412.5.5 销售收入预测 33712.5.6 预测评分 33812.6 小结 339第13章 房房价分析与预测 34013.1 概述 34013.2 项目效果预览 34013.3 项目准备 34213.4 图表工具模块 34213.4.1 绘制饼形图 34213.4.2 绘制折线图 34313.4.3 绘制条形图 34413.5 项目实现过程 34513.5.1 数据清洗 34513.5.2 区域房均价分析 34613.5.3 区域房数据及占比分析 34713.5.4 全市房装修程度分析 34813.5.5 热门户型均价分析 35013.5.6 房房价预测 35013.6 小结 354第14章 客户价值分析 35514.1 概述 35514.2 项目效果预览 35514.3 项目准备 35614.4 分析方法 35714.4.1 RFM模型 35714.4.2 聚类 35814.5 项目实现过程 35814.5.1 准备工作 35814.5.2 数据抽取 35814.5.3 数据探索分析 35814.5.4 计算RFM值 35914.5.5 数据转换 36014.5.6 客户聚类 36014.5.7 标记客户类别 36214.6 客户价值结果分析 36314.7 小结 364
