Подлинное сравнение Excel может легко изучить анализ данных Python Система.
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товара
Название: Сравните Excel, легко изучать анализ данных Python
Цена: 59,00 Юань
Автор: Чжан Джунхон
Пресса: электронная промышленная пресса
ISBN: 9787121357930
Чтение толпы: Анализ данных о входе на основе нулевых данных, аналитики данных Excel, практикующие данные, связанные с данными, которые хотят изучать Python и т. Д.
Хотя Python является языком программирования, функции, реализованные в области анализа данных, такие же, как основные функции Excel, а Excel - это программное обеспечение, которое более знакомо и легко начать. анализ.Эта книга объясняет каждую операцию, связанную с процессом анализа данных, позволяя вам изучить соответствующую реализацию Python из знакомой операции Excel, вместо того, чтобы непосредственно изучать психологию Python Code.Это также является основной особенностью этой книги, так что читатели могут легко изучить анализ данных Python, например, изучение анализа данных Excel.
Это главная особенность этой книги.
«Сравните Excel, легко изучить анализ данных Python». Обычный процесс по всему анализу данных: знаком с инструментами—Четкая цель—получить данные—Знакомые данные—Обработка данных—анализировать данные—Получите заключение—Проверка заключения—Показать сравнение Excel и Python, скажите вам, что будет использоваться в каждом процессе и каковы соединения между процессом и процессом.Эта книга может использоваться в качестве руководства для процессов анализа данных системного обучения или в качестве необходимого практического справочника для аналитиков данных.
«Сравните Excel, легко изучать анализ данных Python», сравнивая функциональную работу Excel, изучение реализации кода Python вместо непосредственного изучения кода Python, что значительно уменьшает порог обучения и устраняет страх читателя перед кодом.Он подходит для аналитиков данных, которые только что присоединились к отрасли, а также подходят для аналитиков данных, которые более опытны в Excel, а также на рабочем месте, которые занимают другие должности для повышения эффективности работы.
Входная глава
Глава 1 Основа анализа данных.2
1.1 Что такое анализ данных 2
1.2 Зачем проводить анализ данных 2
1.2.1 Анализ состояния.3
1.2.2 Анализ причин.3
1.2.3 Прогнозный анализ.3
1.3 Что именно анализирует анализ данных 4
1.3.1 Общие индикаторы обзора.4
1.3.2 Индикаторы сравнения.4
1.3.3 Тенденции тенденций.4
1.3.4 Индикатор раскрытия информации.5
1.3.5 Связанные показатели.5
1.3.6 Корреляция и причинно-следственная связь.6
1.4 Рутинный процесс анализа данных 6
1.4.1 Знаком с инструментами.6
1.4.2 Четкая цель.7
1.4.3 Получить данные.7
1.4.4 Знаком с данными.7
1.4.5 Обработка данных.7
1.4.6 Анализ данных.8
1.4.7 Сделайте выводы.8
1.4.8 Заключение поверки.8
1.4.9 Представление выводов.8
1.5 Инструменты анализа данных: Excel и Python...8
Упражняться
Глава 2 знакома с базовыми знаниями в горшке.12
2.1 Что такое Питон?．12
2.2 Загрузить и установить Python...13
2.2.1 Учебное пособие по установке.....13
2.2.2 IDE и IDLE.17
2.3 ВВЕДЕНИЕ НОМЕРКА JUPYTER 17
2.3.1 Новый файл ноутбука Jupyter 17
2.3.2 Запустите свой первый код.....19
2.3.3 Переименовать файл Notebook Jupyter 19
2.3.4 Сохранить файл ноутбука Jupyter 19
2.3.5 Импорт локальный файл ноутбука Юпитера 20
2.3.6 Justyter Notebook и Markdown.....двадцать один
2.3.7 Добавить каталог 21 в Notebook 21 Jupyter 21
2.4 Основные понятия.．26
2.4.1 Номер.．．26
2.4.2 Переменные.．．26
2.4.3 Идентификатор.....27
2.4.4 Типы данных.．．28
2.4.5 Настройки вывода и формата вывода.．．28
2.4.6 Отступы и комментарии.．．29
2.5 строка...30
2.5.1 Концепция струн.....30
2.5.2 Подключение строки.....30
2.5.3 Копия строки.....30
2.5.4 Получите длину строки.....30
2.5.5 Строка находка.....31
2.5.6 Строковой индекс.....31
2.5.7 Разделение строк.....32
2.5.8 Удалить символы.....32
2.6 Структура данных – список.．33
2.6.1 Понятие списка.．．33
2.6.2 Создайте список.....33
2.6.3 Дублирование списков.．．34
2.6.4 Объединение списков.．．34
2.6.5 Вставьте новые элементы в список.....34
2.6.6 Получите количество вхождений значения в список.．．35
2.6.7 Получите позицию, в которой значение появляется в списке.．．35
2.6.8 Получить значение указанной позиции в списке.．．36
2.6.9 Удалить значение в списке.．．36
2.6.10 Отсортируйте значения в списке.37
2.7 Структура данных -Dictionary...37
2.7.1 Концепция словаря.....37
2.7.3 Словарь клавиш (), значения () и элементы () Методы.....37
2.8 Структура данных – кортеж.．38
2.8.1 Понятие кортежей.．．38
2.8.2 Создайте новую группу.....38
2.8.3 Получите длину кортежа.．．38
2.8.4 Получение элементов кортежа.．．39
2.8.5 Взаимное преобразование кортежа и списка.．．39
2.8.6 Функция zip().．．39
2.9 Операторы.．40
2.9.1 Арифметические операторы.．．40
2.9.2 Операторы сравнения.．．40
2.9.3 Логические операторы.．．41
2.10 Операторы цикла 41
2.10.1 для цикла.．．41
2.10.2 Цикл while.．．42
2.11 Условное утверждение 43
2.11.1 оператор if.43
2.11.2 оператор else.．44
2.11.3 заявление elif.．45
2.12 Функции 46
2.12.1 Обычные функции.47
2.12.2 Анонимные функции.48
2.13 Advanced Features 49
2.13.1 Формула формирования списка.49
2.13.2 функция карты.50
2.14 Модуль 50
Глава 3 Структура данных Pandas.51
3.1 Структура данных серии.．．51
3.1.1 Что такое Серия 51
3.1.2 Создание серии 52
3.1.3 Используйте метод индекса для получения индекса серии 53
3.1.4 Используйте метод значений, чтобы получить значение Series.．．53
3.2 Табличная структура данных DataFrame.．．53
3.2.1 Что такое DataFrame 53
3.2.2 Создание DataFrame 54
3.2.3 Получите индекс строки и столбца DataFrame.．．56
3.2.4 Получите значение DataFrame.．．56
Глава 4 Приготовьте ингредиенты -Получите источник данных...57
4.1 Импортируйте внешние данные.．57
4.1.1 Импорт.XLSX Файл...57
4.1.2 Импорт.csv-файл.．．60
4.1.3 импорт.TXT -файл 63
4.1.4 Импорт sql-файла 65
4.2 Новые данные...67
4.3 Знаком с данными.．67
4.3.1 Используйте head для предварительного просмотра первых нескольких строк.67
4.3.2 Использование формы для получения размера таблицы данных 68
4.3.3 Используйте информацию для получения типа данных.．69
4.3.4 Используйте описание для получения распределения значений 71
ГЛАВА 5 РИСЯ ДАО -РИСА -ДА -РАСПРОСПРАВЛЕНИЯ...73
5.1 Обработка пропущенных значений.．73
5.1.1 Просмотр отсутствующих значений ．．．73
5.1.2 Удалить пропущенные значения.．．75
5.1.3 Заполнение недостающих значений.．．77
5.2 Обработка повторяющихся значений.．78
5.3 Обнаружение и обработка выбросов.．81
5.3.1 Обнаружение выбросов.．．81
5.3.2 Обработка выбросов.．．82
5.4 Преобразование типов данных.．83
5.4.1 Типы данных.．．83
5.4.2 Преобразование типа.．．84
5.5 Настройки индекса.．86
5.5.1 Добавить индексы в отсутствие индексных таблиц.....86
5.5.2 Индекс реатизации.....87
5.5.3 Переименование индексов ．．．88
5.5.4 Индекс сброса ．．．89
ГЛАВА 6 Выбор посуды -Data Selection.91
6.1 Выбор столбца.．91
6.1.1 Выберите столбец/несколько столбцов.．91
6.1.2. Выберите несколько последовательных столбцов.．．92
6.2 Выбор линии.．93
6.2.1 Выберите строку/строки.．93
6.2.2. Выберите несколько последовательных строк.．．94
6.2.3 Выберите ряды, которые соответствуют условиям.....95
6.3 Одновременный выбор рангов и столбцов.．96
6.3.1 Обычный индекс+обычный индекс Выберите указанную строку и столбец.97
6.3.2 Индекс позиции + индекс позиции выбирает указанную строку и столбец.97
6.3.3 Индекс BOOLETE+Обычный индекс Выберите указанные строки и столбцы.98
6.3.4 Индекс среза + индекс среза выбирает указанную строку и столбец.98
6.3.5 Индекс скольжения+обычные индексы Выберите указанные строки и столбцы.99
Глава 7 Вырежьте блюда -Найданая операция.....100
7.1 Числовая замена 100
7.1.1 Один -один замена.100
7.1.2 Замена «многие к одному».102
7.1.3 Замена «многие ко многим».103
7.2 Числовая сортировка 104
7.2.1 Сортировка по столбцу значений.104
7.2.2 Сортировать по столбцам, которые отсутствуют.106
7.2.3 Сортировка по значениям в нескольких столбцах.106
7.3 Числовой рейтинг 108
7.4 Удаление значений.110
7.4.1 Удаление столбцов.．110
7.4.2 Удаление строк.．111
7.4.3 Удаление отдельных строк.．112
7.5 Численный счет.113
7.6 Уникальное приобретение стоимости.114
7.7 Числовой поиск.115
7.8. Интервальная сегментация.116
7.9 Вставьте новую линию или столбец.119
7.10 Перестановка строк и столбцов.．120
7.11 Изменение индекса ．．121
7.12 Преобразование таблицы длины и ширины.．122
7.12.1 Преобразование широкого стола в длинный стол.．．123
7.12.2 Преобразование длинного стола в широкий.．．125
7.13. Функции apply() и applymap().．．126
ГЛАВА 8 Начните приготовление пищи -даты.....127
8.1 Арифметические операции 127
8.2 Операции сравнения 128
8.3 Операции суммирования 129
8.3.1 count Подсчет ненулевых значений.．．129
8.3.2 Итог Подведение итогов.130
8.3.3 среднее значение. Найдите среднее значение.．．130
8.3.4 Макс. Максимальное значение.131
8.3.5 мин. Ищите минимальную стоимость.132
8.3.6 медиана Найдите медиану 132
8.3.7 Режим Найдите номер режима.．．133
8.3.8 var, чтобы найти дисперсию.．．134
8.3.9 STD, чтобы найти стандартное отклонение.....134
8.3.10 Квантиль Найдите квантиль.135
8.4 Корреляционные операции 136
ГЛАВА 9 STIRIT -STIR -STIR -FED TIMBER -Время 138
9.1 Получить текущее время 138
9.1.1 Возвращает дату и время текущего момента.138
9.1.2 Возвращает год, месяц и день текущего момента соответственно.138
9.1.3 Возвращает номер недели на текущий момент.139
9.2 Форматы указания даты и времени 140
9.3 Строки и форматы времени, преобразующие друг друга 141
9.3.1 Преобразовать формат времени в формат строки.141
9.3.2 Конвертировать формат строки в формат времени.141
9.4 Индексация времени 142
9.5 Операции со временем 145
9.5.1 Разница между двумя временами.145
9.5.2 Смещение времени.145
Глава 10 Классификация блюд -Дата -пакета/таблица перспективных данных...148
10.1 Группировка данных.．148
10.1.1 Ключом группировки является имя столбца.．．150
10.1.2 Групповой ключ – серия 151.
10.1.3 Метод магического агрегата.152
10.1.4 Сброс индекса для сгруппированных результатов.．．153
10.2 Сводная таблица.．154
Глава 11 Пакет фруктов -МУСТ -ТАБЛИЦОВ.158
11.1 Горизонтальная сшивка таблиц.．158
11.1.1 Типы объединяемых таблиц.．．158
11.1.2 Типы ключей подключения.．．160
11.1.3 Режим подключения ．．．163
11.1.4 Обработка повторяющихся имен столбцов.．．165
11.2 Продольная сшивка таблиц.．165
11.2.1 Обычное слияние.....166
11.2.2 Настройка индекса ．．．167
11.2.3 Объединение перекрывающихся данных.．．167
ГЛАВА 12 SHENGCAI PUT -EXPORT.169
12.1 Экспорт как.XLSX Файл.169
12.1.1 Установите путь экспорта файла.．．170
12.1.2 Название листа комплекта 170
12.1.3 Установить индекс.．．170
12.1.4 Установите столбцы для экспорта.．．171
12.1.5 Установите формат кодировки.．．171
12.1.6 Обработка пропущенных значений.．．172
12.1.7 Бесконечная стоимость лечения.....172
12.2 Экспортировать как .csv-файл.．．173
12.2.1 Установите путь экспорта файла.．．173
12.2.2 Установить индекс.．．174
12.2.3 Установите столбцы для экспорта.．．174
12.2.4 Установка символа-разделителя ．．．174
12.2.5 Обработка пропущенных значений.．．174
12.2.6 Установите формат кодирования.．．175
12.3 Экспорт файла на несколько листов 175
ГЛАВА 13 Блюда -Визуализация...176
13.1 Что такое визуализация данных?．176
13.2 Основной процесс визуализации данных.．176
13.2.1 Организуйте данные.．．176
13.2.2 Четкая цель.．．177
13.2.3 Найдите подходящую форму выражения.．．177
13.3 Основные элементы схемы.．177
13.4 Excel и Python визуализация.....179
13.5 Установите холст и систему координат...179
13.5.1 Создайте холст.．．179
13.5.2 Используйте функцию add_subplot для создания системы координат.180
13.5.3 Plt.Функция subplot2grid Создание системы координат 182
13.5.4 Plt.Функция сюжета создает систему координат 183
13.5.5 Plt.Функция сюжетов создает системы координат...184
13.5.6 Различия между методами системы координат.....185
13.6 Установите ось координат...185
13.6.1 Установите заголовок оси координат.....185
13.6.2 Установите шкалу оси координат.....187
13.6.3 Установите диапазон оси координат.....190
13.6.4. Настройка оси оси оси координат.....191
13.7 Настройка других форматов диаграмм.．191
13.7.1 Настройки линий сетки.....191
13.7.2 Установить легенду.．．193
13.7.3 Настройки заголовка диаграммы.....195
13.7.4 Установите теги данных.....197
13.7.5 Примечания к диаграммам.．．198
13.7.6 Технический паспорт.．．199
13.8 Нарисуйте общие схемы.．201
13.8.1 Нарисуйте линейную диаграмму.．．201
13.8.2 Постройте гистограмму.．．204
13.8.3 Нарисуйте полосовую схему.....208
13.8.4 Нарисуйте диаграмму рассеяния.．．209
13.8.5 Рисование пузырьковых диаграмм 211
13.8.6 Построение диаграмм площадей.．．212
13.8.7 Нарисуйте карты деревьев.．．213
13.8.8 Нарисуйте радиолокационную карту.....215
13.8.9 Нарисуйте коробчатую диаграмму.．．217
13.8.10 Нарисуйте круговую диаграмму.218
13.8.11 Нарисуйте кольцевую диаграмму.220
13.8.12 Нарисуйте тепловую карту.221
13.8.13 Нарисуйте горизонтальные и вертикальные линии.223
13.9 Нарисуйте комбинированную диаграмму.．224
13.9.1 Линейный график + Линейный график 224
13.9.2 Линейная диаграмма + столбчатая диаграмма 225
13.10 Нарисуйте двойную координатную ось. Рисунок 226
13.10.1 Нарисуйте диаграмму с двойной осью Y.227
13.10.2 Нарисуйте двойные x -оси диаграммы.228
13.11 Настройки стиля рисования 228
Расширенная глава
Глава 14 Типичный случай анализа данных 234
14.1 Используйте Python для реализации автоматизации отчетов.234
14.1.1 Зачем сообщать об автоматизации.....234
14.1.2 Какие отчеты подходят для автоматизации.....234
14.1.3 Как реализовать автоматизацию отчетов.....235
14.2 Автоматические электронные письма...239
14.3 Если вы аналитик данных в определенном супермаркете цепи...241
14.3.1 Какие категории товаров более популярны?．．242
14.3.2 Какие продукты хорошо продаются?．．242
14.3.3 Продажи различных магазинов составляют пропорцию.....243
14.3.4 Какие периоды времени являются пиковым периодом пассажирского потока супермаркетов.....244
14.4 Если вы аналитик данных банка.．245
14.4.1, выше ли доход, тем ниже ставка плохой долга.....246
14.4.2 Какова связь между возрастом и плохой ставкой долга.....247
14.4.3 Какова связь между количеством семейного населения и плохим долгами.....248
Глава 15 Numpy Array.250
15.1 Знакомство с NumPy ．250
15.2 Генерация массивов NumPy.250
15.2.1 Формирование общих массивов.．．251
15.2.2 Генерация массивов специальных типов.．．251
15.2.3 Генерация случайных массивов.．．253
15.3 Основные свойства массивов NumPy.255
15.4 Выбор данных из массивов NumPy.256
15.4.1 Одномерный выбор данных.．．256
15.4.2 Многомерный отбор данных.．．257
15.5 Предварительная обработка данных массивов NumPy.259
15.5.1 Преобразование типов массивов NumPy.．259
15.5.2 Обработка отсутствующих значений для массивов NumPy.．260
15.5.3 Обработка повторяющихся значений в массивах NumPy.．260
15.6 Изменение формы массива NumPy.261
15.6.1 Изменение формы одномерного массива.．．261
15.6.2 Изменение формы многомерного массива.．．261
15.6.3 Транспонирование массива.．．262
15.7 Объединение массива NumPy.262
15.7.1 Горизонтальные слияния.．．262
15.7.2 Вертикальные слияния.．．263
15.8 Часто используемые функции анализа данных.．264
15.8.1. Поэлементные функции.．．264
15.8.2 Функции описательной статистики.．．264
15.8.3 Функция условия.....266
15.8.4 Установите отношения.．．266