8 (905) 200-03-37 Владивосток
с 09:00 до 19:00
CHN - 1.14 руб. Сайт - 17.98 руб.

По сравнению с Excel, чтобы легко изучить аналитики данных Python, с использованием технологии анализа данных.

Цена: 842руб.    (¥46.8)
Артикул: 599704297882

Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.

Этот товар на Таобао Описание товара
Продавец:阅轩图书专营店
Адрес:Цзянсу
Рейтинг:
Всего отзывов:0
Положительных:0
Добавить в корзину
Другие товары этого продавца
¥16288руб.
¥79.91 437руб.
¥1412 536руб.
¥59.81 076руб.
  • Информация о товаре
  • Фотографии

Оглавление

Входная глава

Глава 1 Основа данных

1.1 Что такое анализ данных  2

1.2 Почему анализ данных?  2

1.2.1 Анализ статуса

1.2.2 Анализ причины

1.2.3 Прогнозируемый анализ

1.3 Каков анализ анализа данных  4

1.3.1 Общий обзор индекс

1.3.2 Индикаторы сравнения

1.3.3 Тенденции тенденций

1.3.4 Индикатор раскрытия

1.3.5 Связанные индикаторы

1.3.6 Отношения между корреляцией и причиной и следствием

1.4 Обычный процесс анализа данных  6

1.4.1 Знакомый инструмент

1.4.2 Ясная цель

1.4.3 Получить данные

1.4.4 знакомо с данными

1.4.5 Обработка данных

1.4.6 Данные анализа

1.4.7 завершился

1.4.8 Вывод проверки

1.4.9 Вывод

1.5 Инструмент анализа данных: Excel и Python .. 8


Упражняться

Глава 2 знакома с горшком——

2.1 Что такое Python .. 12

2.2 Загрузить и установить Python .. 13

2.2.1 Учебник по установке ... 13

2.2.2 IDE и IDLE

2.3 ВВЕДЕНИЕ НОМЕРНА  17

2.3.1 Новый файл ноутбука Jupyter  17

2.3.2 Запустите свой код раздела DI ... 19

2.3.3 Переименовать файл ноутбука Jupyter  19

2.3.4 Сохранить файл ноутбука Jupyter  19

2.3.5 Импорт локальной ноутбук Юпитера  20

2.3.6 Justyter Notebook и Markdown ... 21

2.3.7 Добавить каталог в ноутбук Юпитера  21

2.4 Основная концепция .. 26

2.4.1 номер ... 26

2.4.2 переменная ... 26

2.4.3 Идентификатор ... 27

2.4.4 Тип данных ... 28

2.4.5 Настройки формата выходного и выходного сигнала ... 28

2.4.6 Encement and Annotation ... 29

2.5 строка .. 30

2.5.1 Концепция строки ... 30

2.5.2 Подключение строки ... 30

2.5.3 Копия строки ... 30

2.5.4 Получите длину строки ... 30

2.5.5 Строка Найти ... 31

2.5.6 Индекс строки символов ... 31

2.5.7 Разделение строки ... 32

2.5.8 Удалить символы ... 32

2.6 Структура данных——

2.6.1 Концепция списка ... 33

2.6.2 Создайте список ... 33

2.6.3 Копия списка ... 34

2.6.4 Список слияния ... 34

2.6.5 Вставьте новый элемент в список ... 34

2.6.6 Получите количество раз больше значения списка в списке ... 35

2.6.7 Получите положение среднего значения списка ... 35

2.6.8 Получите значение указанной позиции в списке ... 36

2.6.9 Удалить значение в списке ... 36

2.6.10 Сортировка значения в списке

2.7 Структура данных——

2.7.1 Концепция словаря ... 37

2.7.3 Dictionary Keys (), значения () и элементы () Методы ... 37

2.8 Структура данных——

Концепция группы Yuan 2,8,1 ... 38

2.8.2 Создать новую группу ... 38

2.8.3 Получите длину мета -группы ... 38

2.8.4 Получите элемент в группе черепах ... 39

2.8.5 Yuan Group и список преобразованы друг в друга ... 39

2.8.6 функция Zip () ... 39

2.9 Оператор .. 40

2.9.1 Арифметический оператор ... 40

2.9.2 Оператор сравнения ... 40

2.9.3 Логический оператор ... 41

2.10 Цикл предложение  41

2.10.1 для петли ... 41

2.10.2, пока петля ... 42

2.11 Заявление условия  43

2.11.1, если утверждение

2.11.2 Else Заявление .. 44

2.11.3 Заявление ELIF .. 45

2.12 Функция  46

2.12.1 Общая функция

2.12.2 Анонимная функция

2.13 Усовершенствованные функции  49

2.13.1 Список поколения

2.13.2 Функция карты

2.14 Модуль  50


Глава 3 Структура данных Pandas

3.1 Структура данных серии ... 51

3.1.1 Что такое серия  51

3.1.2 Создать серию  52

3.1.3 Используйте метод индекса для получения индекса серии  53

3.1.4 Используйте метод значений, чтобы получить значение сервера ... 53

3.2 Таблица данных -Структура данных -типа ... 53

3.2.1 Что такое DataFrame  53

3.2.2 Создайте DataFrame  54

3.2.3 Получить строки и индекс столбцов DataFrame ... 56

3.2.4 Получите значение DataFrame ... 56


Глава 4 Приготовьте ингредиенты——

4.1 Импорт внешних данных .. 57

4.1.1 Import .xlsx file .. 57

4.1.2 Import .csv file ... 60

4.1.3 Import .txt File  63

4.1.4 Import SQL -файл  65

4.2 Новые данные .. 67

4.3 знаком с данными .. 67

4.3.1 Используйте Head, чтобы предварительно просмотреть первые несколько строк

4.3.2 Используйте форму, чтобы получить размер таблицы данных  68

4.3.3 Используйте информацию для получения типа данных .. 69

4.3.4 Используйте описание для получения ситуации с численным распределением  71


ГЛАВА 5 ТАО рисовая мыть овощи——

5.1 Отсутствие обработки стоимости .. 73

5.1.1 Просмотр потерянной стоимости ... 73

5.1.2 Удалить потерю значений ... 75

5.1.3 Заполнение потерянной стоимости ... 77

5.2 Обработка значения повторения .. 78

5.3 Обнаружение и лечение аномальных значений .. 81

5.3.1 Судьба аномальной ценности ... 81

5.3.2 Лечение утилизации ... 82

5.4 Преобразование типа данных .. 83

5.4.1 Тип данных ... 83

5.4.2 Тип преобразования ... 84

5.5 Настройки индекса .. 86

5.5.1 Добавить индексы без индексных часов ... 86

5.5.2 Сбросить индекс ... 87

5.5.3 re -rename index ... 88

5.5.4 Индекс сброса ... 89


Глава 6 Выбор посуды——

6.1 Выбор столбца .. 91

6.1.1 Выберите определенный столбец/какой -то столбец .. 91

6.1.2 Выберите определенный столбец подряд ... 92

6.2 Выбор линии .. 93

6.2.1 Выберите определенную линию/несколько строк .. 93

6.2.2 Выберите несколько непрерывных линий ... 94

6.2.3 Выберите строку, которая соответствует условиям ... 95

6.3 Выбор одновременно .. 96

6.3.1 Обычный индекс+Выбор обычного индекса Указанные строки

6.3.2 Индекс местоположения+Индексы местоположения выберите указанную строку и столбца

6.3.3 Указанный индекс

6.3.4 Индекс скольжения+Индексы нарезки выберите указанную строку и столбцы

6.3.5 Индекс скольжения+обычный индекс Выберите указанную строку и столбец


Глава 7——

7.1 Замена стоимости  100

7.1.1 Один -один замена

7.1.2 Обмен больше

7.1.3 Много -мультиплевая замена

7.2 Численная сортировка  104

7.2.1 Сортировка в столбце

7.2.2 Сортировка в соответствии с столбцами с отсутствующими значениями

7.2.3 Сортировать несколько столбцов

7.3 Числовой рейтинг  108

7.4 Числовое удаление

7.4.1 Удалить столбцы .. 110

7.4.2 Удалить линию .. 111

7.4.3 Удалить определенную линию .. 112

7.5 Числовой счет

7.6 Уникальное приобретение стоимости

7.7 Числовой поиск

7.8 Разделение

7.9 Вставьте новую линию или колонку

7,10 б, где поменять .. 120

7.11 Индексный римейк .. 121

7.12 Преобразование метра длинной ширины .. 122

7.12.1 Широкий стол преобразован в длинные часы ... 123

7.12.2 длинный метр преобразован в широкий метр ... 125

7.13 Apply () и ApplyMap () функция ... 126


Глава 8 Начните готовить——

8.1 Арифметическая операция  127

8.2 Сравнительная операция  128

8.3 Сводная операция  129

8.3.1 СЧЕТ НЕ -ТЕМПЕННЫЕ ЗАЯВЛЕНИЕ ... 129

8.3.2 Сумма ищет мир

8.3.3 Среднее значение среднего ... 130

8.3.4 Max, ищущий высокий уровень Zui

8.3.5 мин. Поиск Zui

8.3.6 СМИ для среднего числа  132

8.3.7 Режим ищите количество толпы ... 133

8.3.8 VAR в поисках разницы ... 134

8.3.9 STD, ищущий стандартное отклонение ... 134

8.3.10 Квантильные точки поиска

8.4 Связанная операция  136


Глава 9——  138

9.1 Получите время в настоящее время  138

9.1.1 Вернитесь к дате и времени текущего момента

9.1.2 Возвращение в год, месяц и день текущего момента.

9.1.3 Вернитесь в текущий момент текущего момента

9.2 Формат указанной даты и времени  140

9.3 Строки и форматы времени преобразуют друг друга  141

9.3.1 Конвертировать формат времени в формат строки

9.3.2 Конвертировать формат строки в формат времени

9.4 Индекс времени  142

9.5 Временная операция  145

9.5.1 Разница между двумя раз

9.5.2 Время смещения


Глава 10 Классификация——

10.1 пакет данных .. 148

10.1.1 Ключ пакета - это имя ... 150

10.1.2 Ключи пакетов - это серии  151

10.1.3 Агрегатный метод

10.1.4 Индекс сброса результата после группы ... 153

10.2 Таблица перспективы данных .. 154


Глава 11 фруктовых пакетов——

11.1 Горизонтальный сплайсинг таблицы .. 158

11.1.1 Тип таблицы соединения ... 158

11.1.2 Тип ключа соединения ... 160

11.1.3 Метод соединения ... 163

11.1.4 Повторяющую обработку ... 165

11.2 Вертикальная строчка таблицы .. 165

11.2.1 Обычное слияние ... 166

11.2.2 Настройки индекса ... 167

11.2.3 Слияние данных перекрытия ... 167


Глава 12——

12.1 Экспорт в файл .xlsx

12.1.1 Установите путь экспорта файла ... 170

12.1.2 Установите имя листа  170

12.1.3 Установите индекс ... 170

12.1.4 Установите столбец для экспорта ... 171

12.1.5 Установите формат кодирования ... 171

12.1.6 Отсутствие стоимости лечения ... 172

12.1.7 Обработка бесконечной стоимости ... 172

12.2 Экспорт в файл .csv ... 173

12.2.1 Установите путь экспорта файла ... 173

12.2.2 Установите индекс ... 174

12.2.3 Установите столбец для экспорта ... 174

12.2.4 Установите символ разделения ... 174

12.2.5 Отсутствие стоимости лечения ... 174

12.2.6 Установите формат кодирования ... 175

12.3 Экспорт файла на несколько листов  175


Глава 13——

13.1 Что такое визуализация данных .. 176

13.2 Основной процесс визуализации данных .. 176

13.2.1 Сортировка данных ... 176

13.2.2 Ясная цель ... 177

13.2.3 Найдите правильное проявление ... 177

13.3 Основной элемент композиции диаграммы .. 177

13.4 Excel и Python визуализация ... 179

13.5 Установите холст и координаты .. 179

13.5.1 Установить холст ... 179

13.5.2 Используйте функцию add_subplot, чтобы создать систему координат

13.5.3 Используйте функцию plt.subplot2grid для создания системы координат  182

13.5.4 Используйте функцию PLT.Subplot для создания системы координат  183

13.5.5 Создать систему координат с функцией Plt.subplots .. 184

13.5.6 Несколько различий в создании 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 Настройки других форматов диаграммы .. 191

13.7.1 Настройки линии сетки ... 191

13.7.2 Установление легенды ... 193

13.7.3 Настройки заголовка диаграммы ... 195

13.7.4 Установите теги данных ... 197

13.7.5 Аннотация диаграммы ... 198

13.7.6 Таблица данных ... 199

13.8 Нарисуйте общие диаграммы .. 201

13.8.1 Нарисуйте складной рисунок ... 201 ... 201

13.8.2 Нарисуйте изображение столбца ... 204

13.8.3 Нарисуйте барную карту ... 208

13.8.4 Нарисуйте изображение разбросанной точки ... 209

13.8.5 Нарисуйте пузырьковый рисунок  211

13.8.6 Диаграмма зоны рисования ... 212

13.8.7 Нарисуйте карту дерева ... 213

13.8.8 Нарисуйте радарную карту ... 215

13.8.9 Нарисуйте форму коробки ... 217

13.8.10 Нарисуйте карту торта

13.8.11 Нарисуйте кольцевую диаграмму

13.8.12 Нарисуйте тепловую карту

13.8.13 Нарисуйте горизонтальную линию и вертикальную линию

13.9 Нарисуйте комбинированную диаграмму .. 224

13.9.1 Диаграмма складной линии+диаграмма складной линии  224

13.9.2 Диаграмма складной линии+диаграмма столбцов  225

13.10 Нарисуйте двойную координатную диаграмму оси  226

13.10.1 Нарисуйте двойную y -диаграмму

13.10.2 Нарисуйте двойную x -ось

13.11 Настройки стиля рисования  228


Расширенная глава

Глава 14 Типичный случай анализа данных  234

14.1 Используйте Python для реализации автоматизации отчетов

14.1.1 Почему вы хотите автоматизировать отчет ... 234

14.1.2 Какой отчет подходит для автоматизации ... 234

14.1.3 Как реализовать автоматизацию отчетов ... 235

14.2 Автомальная отправка электронных писем .. 239

14.3 Если вы аналитик данных в определенной сети супермаркета .. 241

14.3.1 Какие категории продуктов лучше -проживание ... 242

14.3.2 Какие продукты более популярны ... 242

14.3.3 Продажи продаж различных магазинов составляют ... 243

14.3.4 Какой период времени является пиковым периодом пассажирского потока супермаркета ... 244

14.4 Если вы аналитик данных банка .. 245

14.4.1, является ли более высокий доход ниже плохую ставку долга ... 246

14.4.2 Какова связь между возрастом и плохой ставкой долга ... 247

14.4.3 Какова взаимосвязь между количеством семейного населения и плохим долгами ... 248


Глава 15 Numpy Array

15.1 Numpy Введение

15.2 поколение Numpy Array

15.2.1. Создание общего массива ... 251

15.2.2. Создание специальных типов ... 251

15.2.3 Сгенерировать случайный массив ... 253

15.3 Основные атрибуты Numpy Array

15.4 Выбор данных Numpy Array

15.4.1 Выбор одного измерения данных ... 256

15.4.2 Multi -Dimensional Helection ... 257

15.5 Предварительная обработка данных Numpy Array

15.5.1 Numpy Array Type Conversion .. 259

15.5.2 Отсутствующее значение массива Numpy .. 260

15.5.3. Значение повторения Numpy Array .. 260

15.6 Numpy Array изменил

15.6.1 Один -размерный массив для изменения ... 261

15.6.2 Много -димерное изменение массива ... 261

15.6.3 преобразование массива ... 262

15.7 Numpy Array объединился

15.7.1 Горизонтальное слияние ... 262

15.7.2 Вертикальное слияние ... 263

15.8 Общая функция анализа данных .. 264

15.8.1 Элемент -функция -уровня ... 264

15.8.2 Описание Статистическая функция ... 264

15.8.3 Функция состояния ... 266

15.8.4 Отношения эпизодов ... 266