Python數據分析與辦公自動化

第1章 Python編程基礎
1.1 Python編程環境 001
1.1.1 Python語言簡介 001
1.1.2 Python編程環境的建立 002
1.1.3 Python自帶集成開發環境 004
1.1.4 PyCharm集成開發環境 005
1.2 變量與賦值語句 006
1.2.1 變量和賦值的意義 006
1.2.2 變量的定義 008
1.2.3 賦值語句 009
1.3 Python中的數據類型 010
1.3.1 數據類型 010
1.3.2 數據類型的轉換 012
1.3.3 字符串中的轉義符 015
1.4 表達式 016
1.4.1 數值表達式 016
1.4.2 邏輯表達式 018
1.4.3 運算符的優先級 019
1.5 Python編程的註意事項 020
1.5.1 空行與註釋 020
1.5.2 縮進 021
1.5.3 續行 021
1.6 Python中常用的一些函數 021
1.6.1 輸入函數和輸出函數 021
1.6.2 range()函數 023
1.6.3 隨機函數 023
1.7 分支結構 024
1.7.1 if分支結構 024
1.7.2 if分支語句的嵌套 027
1.7.3 match分支結構 028
1.8 循環結構 030
1.8.1 for循環結構 030
1.8.2 while循環結構 031
1.8.3 循環體的嵌套 032
1.8.4 continue和break語句 033

第2章 Python的數據結構
2.1 列表 035
2.1.1 創建列表 035
2.1.2 列表元素的索引和輸出 038
2.1.3 列表的編輯 039
2.2 元組 042
2.2.1 創建元組 042
2.2.2 元組元素的索引和輸出 043
2.3 字典 044
2.3.1 創建字典 045
2.3.2 字典的編輯 047
2.4 字符串 049
2.4.1 字符串的索引和輸出 049
2.4.2 字符串的處理 050
2.4.3 格式化字符串 057

第3章 自定義函數、類和模塊
3.1 自定義函數 062
3.1.1 自定義函數的格式 063
3.1.2 函數參數 065
3.1.3 函數的返回值 069
3.1.4 函數的局部變量 069
3.1.5 匿名函數lambda 070
3.1.6 函數的遞歸調用 071
3.2 類和對象 071
3.2.1 類和對象介紹 071
3.2.2 類的定義和實例 073
3.2.3 實例屬性和類屬性 074
3.2.4 類中的函數 076
3.2.5 屬性和方法的私密性 078
3.2.6 類的繼承 080
3.2.7 類的其他操作 083
3.3 模塊和包 086
3.3.1 模塊的使用 086
3.3.2 模塊空間與主程序 089
3.3.3 包的使用 090
3.3.4 枚舉模塊enum 091
3.3.5 系統模塊sys 092
3.3.6 日期時間模塊datetime 094

第4章 異常處理和文件操作
4.1 異常信息和異常處理 099
4.1.1 異常信息 099
4.1.2 被動異常的處理 101
4.1.3 異常的嵌套 104
4.2 文件的讀寫 105
4.2.1 文件的打開與關閉 105
4.2.2 讀取數據 107
4.2.3 寫入數據 109
4.3 文件和路徑操作 112
4.4 py文件的編譯 116

第5章 NumPy數組運算
5.1 創建數組 117
5.1.1 數組的基本概念 117
5.1.2 NumPy的數據類型 118
5.1.3 創建數組的方法 122
5.1.4 數組的屬性 130
5.1.5 NumPy中的常量 130
5.1.6 數組的切片 132
5.1.7 數組的保存與讀取 134
5.2 數組操作 137
5.2.1 基本運算 138
5.2.2 調整數組的形狀 141
5.2.3 數組的重新組合 143
5.2.4 數組的分解 145
5.2.5 數組的重覆覆制 146
5.2.6 類型轉換 146
5.2.7 數組排序 147
5.2.8 數組查詢 149
5.2.9 數據統計 151
5.2.10 數據的添加和刪除 155
5.2.11 數組元素的隨機打亂 156
5.2.12 數組元素的顛倒 157
5.3 隨機數組 157
5.3.1 隨機生成器 158
5.3.2 隨機函數 159
5.4 通用函數 161
5.4.1 數組基本運算函數 161
5.4.2 數組邏輯運算函數 164
5.4.3 數組三角函數 164
5.5 線性代數運算 165
5.5.1 矩陣對角線 165
5.5.2 數組乘積 166
5.5.3 數組的行列式 168
5.5.4 數組的秩和逆矩陣 169
5.5.5 特徵值和特徵向量 170
5.5.6 SVD分解 171
5.5.7 Cholesky分解 172
5.5.8 QR分解 173
5.5.9 範數和條件數 174
5.5.10 線性方程組的解 176

第6章 Matplotlib數據可視化
6.1 二維繪圖 177
6.1.1 折線圖 177
6.1.2 對數折線圖 180
6.1.3 堆疊圖 181
6.1.4 時間折線圖 182
6.1.5 帶誤差的折線圖 183
6.1.6 填充圖 184
6.1.7 階梯圖 185
6.1.8 極坐標圖 185
6.1.9 火柴棍圖 186
6.1.10 散點圖 187
6.1.11 柱狀圖 189
6.1.12 餅圖 191
6.1.13 直方圖 192
6.1.14 六邊形圖 194
6.1.15 箱線圖 195
6.1.16 小提琴圖 197
6.1.17 等值線圖 198
6.1.18 四邊形網格顏色圖 200
6.1.19 三角形圖 201
6.1.20 箭頭矢量圖 205
6.1.21 流線圖 207
6.1.22 矩陣圖 208
6.1.23 稀疏矩陣圖 209
6.1.24 風羽圖 210
6.1.25 事件圖 211
6.1.26 自相關函數圖 212
6.1.27 互相關函數圖 213
6.1.28 幅值譜圖和相位譜圖 214
6.1.29 時頻圖 215
6.1.30 功率譜密度圖 216
6.1.31 繪制圖像 218
6.2 圖像、子圖和圖例 219
6.2.1 圖像對象 220
6.2.2 子圖對象 223
6.2.3 圖例對象 231
6.3 圖像的輔助功能 232
6.3.1 添加註釋 232
6.3.2 添加顏色條 234
6.3.3 添加文字 235
6.3.4 添加箭頭 236
6.3.5 添加網格線 236
6.3.6 添加水平、豎直和傾斜線 238
6.3.7 添加表格 240
6.4 三維繪圖 241
6.4.1 三維子圖對象 241
6.4.2 三維折線圖 242
6.4.3 三維散點圖 242
6.4.4 三維柱狀圖 243
6.4.5 三維曲面圖 244
6.4.6 三維等值線圖 245
6.4.7 三維三角形網格圖 246
6.4.8 三維箭頭矢量圖 248

第7章 Pandas數據處理
7.1 Pandas的數據結構 252
7.1.1 Series的創建方法 253
7.1.2 Series的屬性 256
7.1.3 Series數據的獲取和編輯 257
7.1.4 DataFrame的創建方法 260
7.1.5 DataFrame的屬性 264
7.1.6 DataFrame數據的獲取和編輯 265
7.1.7 標簽 267
7.2 數據運算 272
7.2.1 基本運算 272
7.2.2 統計函數 276
7.2.3 方程應用 278
7.3 標簽操作 282
7.3.1 標簽添加前後綴 282
7.3.2 替換和重置標簽 282
7.3.3 標簽重命名 284
7.3.4 重建標簽 285
7.4 數據操作 286
7.4.1 獲取數據 286
7.4.2 疊代輸出 288
7.4.3 添加列和行 288
7.4.4 數據排序 290
7.4.5 標簽對齊 292
7.4.6 數據比較 294
7.4.7 數據連接 295
7.4.8 數據合並 297
7.4.9 重覆行的處理 299
7.4.10 缺失數據的處理 300
7.4.11 替換數據 306
7.4.12 形狀調整 307
7.4.13 分組統計 313
7.4.14 標簽重採樣 315
7.4.15 數據移動 317
7.5 數據讀寫 318
7.5.1 pickle文件的讀寫 319
7.5.2 Excel文件讀寫 320
7.5.3 csv文件的讀寫 322
7.6 數據可視化 324
7.6.1 用plot()方法繪圖 324
7.6.2 用plot的子方法繪圖 326
7.6.3 特殊繪圖 327

第8章 SciPy數據計算方法
8.1 物理常數和單位換算 332
8.1.1 數學和物理常量 333
8.1.2 單位換算系數 333
8.2 插值計算 337
8.2.1 一維樣條插值 338
8.2.2 一維多項式插值 339
8.2.3 二維樣條插值 340
8.2.4 根據FFT插值 341
8.3 聚類算法 342
8.3.1 k-平均聚類法 342
8.3.2 矢量量化 344
8.3.3 層次聚類法 345
8.4 數值積分和微分 348
8.4.1 一重定積分 348
8.4.2 二重定積分 353
8.4.3 三重定積分 354
8.4.4 n重定積分 355
8.4.5 給定離散數據的積分 355
8.4.6 數值微分 357
8.5 傅里葉變換 357
8.5.1 傅里葉變換公式 358
8.5.2 離散傅里葉變換 359
8.5.3 傅里葉變換的輔助工具 361
8.5.4 離散餘弦和正弦變換 362
8.5.5 窗函數 364
8.5.6 短時傅里葉變換 370
8.5.7 小波分析 371
8.6 數字信號處理 373
8.6.1 信號的捲積和相關計算 373
8.6.2 二維圖像的捲積計算 375
8.6.3 FIR與IIR濾波器 376
8.6.4 FIR與IIR濾波器的設計 381
8.6.5 濾波器的頻率響應 385
8.6.6 其他濾波器 386
8.7 多項式運算 389
8.7.1 多項式的定義及屬性 389
8.7.2 多項式的四則運算 391
8.7.3 多項式的微分和積分 391
8.7.4 多項式擬合 392
8.8 曲線擬合與正交距離回歸 393
8.8.1 曲線擬合 393
8.8.2 正交距離回歸流程 395
8.8.3 簡易模型 399

第9章 讀寫Excel文檔
9.1 Excel工作簿和工作表格 401
9.1.1 openpyxl的基本結構 401
9.1.2 工作簿Workbook 403
9.1.3 工作表格Worksheet 406
9.2 繪制數據圖表 415

第10章　讀寫Word文檔
10.1 文檔Document 430
10.1.1 新建和打開文檔 431
10.1.2 Document的方法和屬性 431
10.2 段落Paragraph 434
10.2.1 Paragraph的方法和屬性 434
10.2.2 段落格式Paragraph-Fromat 434
10.2.3 字體Font 437
10.3 文本塊Run 439
10.4 表格Table和單元格_Cell 441
10.5 節Section 444
10.6 頁腳_Footer和頁眉_Header 446

第11章　讀寫PowerPoint文檔
11.1 母版SlideMaster和版式SlideLayout 448
11.1.1 演示Presentation 449
11.1.2 母版SlideMaster和版式SlideLayout的屬性 451
11.1.3 母版和版式中的占位符Placeholder 451
11.1.4 母版和版式中的形狀Shape 453
11.1.5 母版和版式的背景和文本框的顏色填充 456
11.2 幻燈片Slide及其形狀Shape 457
11.2.1 幻燈片Slide 457
11.2.2 幻燈片中的文本操作 459
11.2.3 幻燈片中添加形狀Shape 463

第12章　讀寫PDF文檔
12.1 PDF文檔和頁面PageObject 478
12.1.1 讀取PDF文檔PdfReader 478
12.1.2 頁面PageObject 479
12.1.3 坐標變換 481
12.1.4 添加水印 482
12.2 寫PDF文檔PdfWriter 483
12.2.1 合並PDF文檔 484
12.2.2 拆分PDF文檔 485
12.2.3 加密PDF文檔 485