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第 1章 Python语法基础1

1．1 Python概述 1

1．2 Anaconda 2

1．2．1安装Anaconda 2

1．2．2 spyder 5

1．2．3 Jupyter Notebook 5

1．3 语法规范 8

1．4 程序结构 14

1．4．1 顺序结构 14

1．4．2 判断结构 17

1．4．3 循环结构 18

1．5 异常值处理 19

1．6 实战体验：一行代码能干啥 22

第 2章 Python数据结构 25

2．1字符串 25

2．2列表 30

2．3元组 33

2．4字典 34

2．5集合 35

2．6实战体验：提取特定的字符 40

第3章 函数和类 41

3．1函数 41

3．1．1函数结构 41

3．1．2 参数结构 43

3．1．3 函数的递归与嵌套 46

3．2特殊函数 47

3．2．1匿名函数lambda 47

3．2．2 关键字yield函数 48

3．2．3 map()、filter()、reduce() 50

3．2．4 eval()函数 51

3．3类 52

3．4函数和类的调用 54

3．4．1 调用函数 55

3．4．2调用类 55

3．5实战体验：编写阶乘函数 56

第4章 正则表达式与格式化输出 58

4．1正则表达式基础 58

4．2 re模块 60

4．2．1判断匹配 61

4．2．2 切分字符串 61

4．2．3 分组 62

4．3贪婪匹配 63

4．4编译 63

4．5正则函数 63

4．5．1 re．compile() 函数 64

4．5．2 re．match() 函数 64

4．5．3 re．search()函数 66

4．5．4 re．findall()函数 68

4．5．5 字符串的替换和修改 68

4．6格式化输出 69

4．6．1 使用%符行格式 69

4．6．2 使用format()方行格式化 70

4．6．3 f方法格式化 72

4．7实战体验：验证信息的正则表达式 73

第5章 Numpy和Pandas 76

5．1 Numpy库 76

5．1．1 数组的创建 77

5．1．2数组的操作 83

5．1．3 数组的计算 94

5．1．4 统计基础 95

5．1．5 矩阵运算 98

5．2 Pandas库 100

5．2．1 数据类型 101

5．2．2 数据结构 101

5．2．3 数据导入 113

5．2．4 数据导出 116

5．3 实战体验：输出符合条件的属内容 119

第6章 数据处理与分析 122

6．1 数据清洗与操作 122

6．1．1 异常值处理 122

6．1．2 数据抽取 128

6．1．3 插入记录 141

6．1．4 修改记录 143

6．1．5 交换行或列 145

6．1．6 索引排名 147

6．1．7 数据合并与分组 152

6．1．8 数据运算 158

6．1．9 日期处理 159

6．2 数据标准化 162

6．2．1 min-max标准化 163

6．2．2 Z-标准化方法 163

6．3 数据分析 165

6．3．1 基本统计 165

6．3．2 分组分析 167

6．3．3 分布分析 169

6．3．4 交叉分析 171

6．3．5 结构分析 172

6．3．6 相关分析 173

6．4 实战体验：股票统计分析 174

第7章 网络爬虫 181

7．1 urllib库 181

7．2 beautifulsoap 库 183

7．3 实战体验：爬取豆瓣网数据 187

第8章 数据可视化 193

8．1 使用Matplotlib可视化数据 193

8．1．1Matplotlib的设置 193

8．1．2 Matplotlib绘图示例 195

8．2 使用Echarts可视化数据 6

8．2．1 安装及配置 6

8．2．2 基本图表 210

8．2．3 坐标系图表 218

8．2．4 地图与地理坐标绘制 224

8．2．5 3D图形 229

8．3 有向图与无向图 231

8．3．1模块安装 231

8．3．2 无向图 231

8．3．3 有向图 233

8．4 实战体验：标注货物流向图 234

第9章 应用案例分析 236

9．1案例1 好友数据分析 236

9．1．1需求介绍 236

9．1．2依赖库介绍 236

9．1．3运行环境 238

9．1．4数据的获取与处理 238

9．1．5数据的可视化 242

9．1．6下载图像并合成图像 245

9．1．能模块代码 247

9．2案例2 飞机航班数据分析 251

9．2．1需求介绍 251

9．2．2预备知识 252

9．2．3航班数据处理 255

9．2．4完整代码 261

9．3案例三 豆瓣网络数据分析 264

9．3．1数据处理 264

9．3．2 计均 265

9．3．3 计算均价 268

9．3．4完整代码 273

附录 277

A．常用函数与坑点 277

B．数据操作与分析函数速查 289

C 操作mySQL库 292

C．1对MySQL的连接与访问 292

C．2 对MySQL的增删改查 293

C．3创建数据库表 295

参考文献 297

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1.内容由浅入深，图书。 2.配备，边学边做 本书内容丰富，讲解通俗易懂，很好适合本科生、研究生，以及对Python语言感兴趣或者想要使用Python语行数据分析的广大读者。