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電腦
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Python数据科学实践
作者
:
常象宇 (著)
;
曾智亿 (著)
;
李春艳 (著)
;
程茜 (著)
出版社
:
北京大学出版社有限公司
出版日期
:
2020
閱讀格式
:
EPUB
書籍分類
:
電腦
;
學術書
學科分類
:
科學類
ISBN
:
9787301313190
Python
数据分析
数据科学
机器学习
Pandas
爬虫
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內容簡介
目錄
本书以Python语言为基础,介绍利用Python进行数据科学研究与商业分析的全貌。其核心的设计理念是通过经典的商业应用案例对数据爬取、数据存储、数据清洗、数据建模的核心Python模块做相应的介绍。
版权信息
序1 最年长的Python学习者
序2 Python教学的新模式
前言
第1章 基于Python的数据科学环境搭建
1.1 Python是数据科学“大势所趋”
1.2 Anaconda入门——工欲善其事,必先利其器
1.2.1 Anaconda功能简介
1.2.2 Anaconda的下载和安装
1.2.3 Navigator和Prompt的选择
1.2.4 Conda的使用
1.3 Jupyter Notebook入门
1.3.1 Jupyter Notebook——“程序猿”里的“散文家”
1.3.2 Jupyter Notebook的优势
1.3.3 Jupyter Notebook的界面
1.3.4 Jupyter Notebook的基本使用
1.4 Markdown单元格的使用
1.4.1 入门简介
1.4.2 基础语法
1.4.3 扩展语法
1.5 Spyder入门
1.5.1 Spyder——Python编程的“热带雨林”
1.5.2 Spyder的特点
1.5.3 Spyder的用户界面组件
1.5.4 Spyder的核心构建块
1.6 小结
第2章 Python基础
2.1 “火锅团购数据”简介
2.2 读写数据
2.2.1 文件管理
2.2.2 读入火锅团购数据
2.2.3 利用open()函数读写文件
2.3 Python数据类型与结构
2.3.1 基本数据类型
2.3.2 基本数据结构
2.4 控制流、函数与模块
2.4.1 控制流
2.4.2 函数
2.4.3 模块
2.5 面向对象编程的基本概念
2.5.1 类的基本定义和使用
2.5.2 对象
2.5.3 继承
2.5.4 方法重写
2.6 Numpy简介
2.6.1 Numpy数组对象
2.6.2 数据读入
2.6.3 数据去重
2.6.4 基本索引方式
2.6.5 利用Numpy进行统计分析
2.7 小结
第3章 Python的数据处理模块
3.1 初级篇——相遇Pandas
3.1.1 读入数据——数据分析的“米”
3.1.2 检查重复——重复的东西咱不要
3.1.3 判断表达式——更Pythonic
3.1.4 检查缺失——要命的缺失
3.1.5 切片函数——最“笨”的办法
3.1.6 描述性统计——一个函数搞定
3.1.7 其他——实用的小操作
3.2 进阶篇——相识Pandas
3.2.1 apply()——为你私人定制的函数
3.2.2 分组与聚合——速度与优雅兼具
3.2.3 时间序列——跨不过的坎
3.2.4 合并——Pandas和SQL完美结合
3.3 小结
第4章 Python的绘图模块
4.1 为什么需要数据可视化
4.2 初级篇——Matplotlib基础
4.2.1 画布——绘图的画板
4.2.2 配置——更个性化的绘图
4.2.3 散点图、线图
4.2.4 绘制箱线图
4.2.5 绘制柱状图
4.2.6 绘制饼图、直方图
4.3 高级篇——Plotly基础
4.3.1 开始之前——理解Plotly
4.3.2 绘制散点图、线图
4.3.3 绘制箱线图
4.3.4 绘制柱状图(多子图)
4.3.5 绘制饼图、直方图
4.4 小结
第5章 Python的统计建模模块
5.1 Statsmodels简介
5.2 数据接入
5.3 统计模型参数估计
5.3.1 用Patsy描述统计模型
5.3.2 模型中分类变量的处理
5.3.3 拟合线性回归模型
5.4 统计假设检验
5.4.1 问题提出
5.4.2 一元单因素方差分析
5.4.3 一元多因素方差分析
5.5 探索分析
5.5.1 箱线图
5.5.2 相关图
5.5.3 拟合图
5.5.4 回归图
5.6 小结
第6章 Python的机器学习模块
6.1 机器学习的定义
6.2 使用scikit-learn
6.2.1 数据准备
6.2.2 模型选择
6.2.3 模型训练
6.2.4 模型评估
6.2.5 模型调参
6.2.6 模型结果
6.2.7 模型保存与加载
6.3 小结
第7章 Python的爬虫模块
7.1 爬虫的定义
7.2 初级篇——单页面静态爬虫
7.2.1 入门——一级页面采集
7.2.2 进阶——二级页面采集
7.3 中级篇——多页面静态爬虫
7.3.1 入门——单分类多页面采集
7.3.2 进阶——多分类多页面采集
7.3.3 高级——多线程采集
7.4 高级篇——爬虫的伪装
7.4.1 入门——伪装请求头
7.4.2 进阶——IP池
7.4.3 其他
7.5 终级篇——动态爬虫
7.5.1 入门——区分静态和动态数据
7.5.2 进阶——采集动态数据
7.6 爬虫注意事项
7.7 小结
第8章 Python的文本分析模块
8.1 准备:理解文本分析流程
8.1.1 分词
8.1.2 特征提取
8.2 实战
8.2.1 数据准备
8.2.2 分词
8.2.3 统计词频
8.2.4 词云
8.2.5 提取feature
8.2.6 用sklearn进行训练
8.3 小结
第9章 Python的数据库模块
9.1 为什么需要数据库
9.2 初级篇——SQLAlchemy的基本使用
9.2.1 连接数据库
9.2.2 创建数据表
9.2.3 增加数据
9.2.4 查看数据
9.2.5 修改数据
9.2.6 删除数据
9.3 高级篇
9.3.1 构建表关系
9.3.2 Pandas读取SQL
9.4 小结
第10章 第10章精品案例——火锅团购分析
10.1 背景介绍
10.1.1 化零为整——从零散的模块学习到完整的案例分析
10.1.2 案例背景
10.2 数据描述
10.2.1 数据说明
10.2.2 可视化描述
10.3 建模分析
10.3.1 建模结果及模型解读
10.3.2 模型对比分析及结论
10.4 小结
詳細資訊
國際計量
出版地
:
中國大陸
語言
:
簡體中文
Python数据科学实践
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