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内容简介:
《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:第1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。本书内容丰富,讲解通俗易懂,非常适合本科生、研究生,以及对Python语言感兴趣或者想要使用Python语言进行数据分析的广大读者。
书籍目录:
第1部分??基??础??篇
第1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
1.3.1??Hello?World
!????/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
1.6??3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
2.1??Anaconda简介????/60
2.2??Numpy简介????/66
2.3??关于Pandas????/68
2.3.1??什么是Pandas????/68
2.3.2??Pandas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
4.1.2??Matplotlib绘图示例????/186
4.1.3??Seabon中的图例????/198
4.1.4??pandas的一些可视化功能????/212
4.1.5??文本数据可视化????/217
4.1.6??networkx网络图????/218
4.1.7??folium绘制地图????/220
4.2??Python图像处理基础????/221
4.2.1??PIL图库????/221
4.2.2??OpenCV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
6.2??jieba功能用法????/264
6.2.1??cut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
7.4??Python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
8.4??LDA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
第10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
第11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
作者介绍:
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下载评价
- 网友 龚***湄: ( 2025-01-07 19:30:31 )
差评,居然要收费!!!
- 网友 车***波: ( 2025-01-03 16:41:50 )
很好,下载出来的内容没有乱码。
- 网友 屠***好: ( 2025-01-15 07:50:29 )
还行吧。
- 网友 田***珊: ( 2024-12-26 23:38:26 )
可以就是有些书搜不到
- 网友 冯***卉: ( 2025-01-08 02:53:08 )
听说内置一千多万的书籍,不知道真假的
- 网友 堵***洁: ( 2025-01-19 14:31:28 )
好用,支持
- 网友 潘***丽: ( 2024-12-21 21:38:57 )
这里能在线转化,直接选择一款就可以了,用他这个转很方便的
- 网友 居***南: ( 2025-01-16 22:07:28 )
请问,能在线转换格式吗?
- 网友 师***怡: ( 2025-01-02 23:12:38 )
说的好不如用的好,真心很好。越来越完美
- 网友 蓬***之: ( 2024-12-21 17:07:07 )
好棒good
- 网友 丁***菱: ( 2024-12-29 12:31:03 )
好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好
- 网友 通***蕊: ( 2024-12-22 15:10:43 )
五颗星、五颗星,大赞还觉得不错!~~
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书籍真实打分
故事情节:8分
人物塑造:4分
主题深度:6分
文字风格:6分
语言运用:7分
文笔流畅:5分
思想传递:5分
知识深度:3分
知识广度:4分
实用性:3分
章节划分:4分
结构布局:3分
新颖与独特:7分
情感共鸣:7分
引人入胜:9分
现实相关:3分
沉浸感:3分
事实准确性:7分
文化贡献:4分