Python 數據分析與可視化

李良，男，講師，就職於蘇州工業職業技術性學院，□018年，國家精品在線開放課程《計算機應用基礎》，排名第四，主要針對大數據、人工智能等專業領域的教學。

第1章數據分析概述1
1．1認識數據分析1
一、數據分析背景1
二、數據分析流程2
三、數據分析應用3
1．2認識Python3
一、Python的發展趨勢3
二、Python的特點4
三、Python的常用庫4
1．3安裝環境6
一、安裝Anaconda6
二、安裝PyCharm11
三、在PyCharm中導入Anaconda環境14
四、查看PyCharm中的安裝庫18
1．4數據分析概述測試題21

第2章Python基礎23
2．1 Python基本操作23
一、變量24
二、轉義符24
三、輸入與輸出25
四、算術運算符27
2．2 Python選擇結構29
一、關係運算符29
二、單分支選擇結構30
三、雙分支選擇結構31
四、多分支選擇結構31
2．3 Python循環語句33
一、while循環語句34
二、for循環語句一般形式34
2．4 Python列表操作39
一、創建列表39
二、訪問列表元素與切片列表40
三、添加列表元素41
四、修改列表元素42
五、刪除列表元素42
六、列表的常用方法43
2．5 Python字符串操作46
一、字符串的訪問46
二、字符串的操作47
2．6 Python字典操作52
一、創建字典53
二、訪問字典關鍵字53
三、訪問字典元素54
四、更新字典元素54
五、刪除字典元素55
六、利用字典創建二維字典56
2．7 Python函數操作58
一、定義函數59
二、調用函數59
三、匿名函數60
2．8 Python的NumPy庫64
一、創建數組對象64
二、查看數組屬性66
三、數組的索引與切片67
四、NumPy隨機數68
五、NumPy的操作70
2．9 Python基礎測試題72

第3章利用Pandas進行數據預處理74
3．1數據的創建與操作74
一、Series的創建與操作75
二、DataFrame的創建與操作80
3．2數據的導入與保存84
一、導入數據設置84
二、導入外部文件85
三、導入Sklearn自帶數據86
四、保存數據86
3．3數據的新增與刪除91
一、新增列數據91
二、數據的刪除93
3．4數據的篩選與切片96
一、直接選取列數據96
二、利用loc函數選取行數據97
三、選取DataFrame切片數據99
3．5數據的去空與去重104
一、數據去空104
二、數據去重107
3．6數據的填充與替換111
一、空值填充111
二、批量替換113
3． 7數據的拼接和合併117
一、數據的縱向拼接117
二、數據的橫向合併119
3．8時間的轉換與提取123
一、生成時間類數據124
二、轉化DataFrame時間數據126
三、提取時間信息126
3．9利用Pandas進行數據預處理測試題129

第4章利用Pandas進行數據分析132
4．1數據的排序與排名132
一、數據排序133
二、數據排名134
4．2數據的統計與描述137
一、數值型字段的統計與描述137
二、分類型字段的統計與描述140
4．3數據的分組與分段144
一、數據分組統計分析144
二、數據分段統計分析147
4．4數據的交叉與透視149
一、頻數交叉表149
二、數據透視表151
4．5數據的正態性分析156
一、數據的正態分佈156
二、正態分佈的描述157
三、正態分佈的驗證158
4．6數據的相關性分析164
一、相關關係的概念164
二、相關分析164
4．7利用Pandas進行數據分析測試題169

第5章利用Matplotlib進行數據可視化171
5．1繪圖設置與簡單繪圖171
一、繪圖設置172
二、簡單繪圖177
5．2繪製柱形圖180
一、柱形圖180
二、添加數據標籤184
5．3繪製條形圖187
一、直接繪製條形圖187
二、利用數據分組繪製條形圖190
5．4繪製折線圖194
一、折線圖194
二、添加折線圖輔助線195
5．5繪製散點氣泡圖200
一、散點圖200
二、繪製氣泡圖202
5．6繪製餅圖與圓環圖2 08
一、繪製餅圖及其文本設置208
二、繪製圓環圖210
5．7利用Matplotlib進行數據可視化測試題214

第6章Python數據分析與綜合應用216
6．1成績數據預處理與分析216
一、數據源216
二、要求217
三、步驟217
四、結論221
6．2房產數據預處理與分析221
一、數據源221
二、目標222
三、步驟222
四、結論227
6．3餐飲數據分析與可視化227
一、數據源227
二、目標228
三、步驟228
四、結論235
6．4超市數據分析與可視化236
一、數據源236
二、目標237
三、步驟238
四、結論2 45
6．5工業數據分析與可視化246
一、數據源分析246
二、目標248
三、分析步驟248
四、結論255

附錄A函數方法表257
附錄B顏色表261
參考文獻2 62