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| 內容簡介： |
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数据分析为各行各业的科学判断和决策提供支撑。在众多的数据分析工具中，Python 是强有力的一个。本书介绍了数据分析的基本概述、Python 语言基础，以及如何利用Python 的高性能科学计算类库NumPy、高级数据分析类库Pandas 和出版质量级绘图类库Matplotlib 来实现数据的清洗、整理、分析和可视化。本书内容丰富、体系完整，内容循序渐进、深入浅出、图文并茂，可以帮助读者从零基础到掌握利用Python 做数据分析的技能技巧。本书可作为高等职业院校电子商务类、统计类、计算机类、财经类等的教材，也可作为跨专业学习数据分析的广大爱好者的自学参考书和培训资料。为方便教学，本书配备电子课件、习题答案、教学数据等教学资源。凡选用本书作为教材的教师均可登录机械工业出版社教育服务网www.cmpedu.com 下载。咨询电话：010-88379375；联系QQ：945379158。
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目 录Contents前言二维码索引第一节 数据分析认知 // 001第二节 数据分析语言认知 // 005第三节 Python 语言概述 // 007第四节 安装Anaconda // 008第五节 使用Jupyter Notebook // 014小结 // 019实训 // 019练习 // 019第一节 Python 基础语法 // 020第二节 输入与输出 // 030第三节 运算符和表达式 // 037第四节 字符串处理功能与方法 // 048第五节 程序基本结构 // 056小结 // 066实训 // 066练习 // 067第一节 容器类型数据 // 069第二节 函数 // 089第三节 函数式编程与高阶函数 // 104第四节 特殊函数 // 115小结 // 119实训 // 119练习 // 120第一章数据分析的基本概述第二章Python 语言基础第三章Python 语言进阶目录VII第一节 NumPy 数组对象 // 123第二节 NumPy 高级索引与通用函数 // 130第三节 NumPy 统计分析 // 136小结 // 140实训 // 140练习 // 142第一节 Pandas 数据分析基础 // 143第二节 Pandas 数据读写 // 153第三节 使用Pandas 进行简单的统计分析 // 160第四节 数据清洗与处理 // 168小结 // 183实训 // 184练习 // 187第一节 层次化索引 // 189第二节 数据集合并 // 200第三节 日期时间数据的处理 // 210第四节 分组与聚合统计分析数据 // 216第五节 透视表与交叉表统计分析数据 // 223小结 // 225实训 // 225练习 // 229第一节 Matplotlib 绘图基础 // 230第二节 Matplotlib 绘图进阶 // 236第三节 利用Pandas 进行绘图 // 244小结 // 247实训 // 247练习 // 251参考文献
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前 言Preface当今世界是一个以数据为载体的信息时代。随着信息技术和信息产业的发展，各行各业充分利用数据和数据分析来获取数据背后的信息，做出科学判断和决策。Python 作为开源语言，有其强大的生命力，开发的数据分析类库的功能也日益强大。掌握Python 数据分析技术是新时代高素质技能技术人才所必备的技能。因此，Python 数据分析也越来越成为高等职业院校的一门跨专业学习的课程。编者根据多年来在数据分析领域的实践和教学经验编写了本书。本书从实际应用出发，全面、系统地介绍了Python 的基本知识和数据分析基本技能；在内容上深入浅出、循序渐进、图文并茂；每一个部分都有详尽的例子、实训和习题，使读者在学习基础知识和技能的同时联系实际问题，不断思考和探索。全书共分七章，各章内容既相对独立，又前后贯通。首先让读者认识数据分析和Python 的基础概论，其次从Python 语言基础到Python 语言进阶，系统介绍Python 编程语言知识，最后介绍Python 数据分析相关的类库（NumPy、Pandas、Matplotlib），让读者领会和掌握数据清理、整理、分析、可视化的技术技能。本书建议教学安排72学时。本书具有以下特点：（1）产教融合，校企合作。本书编写人员除了是具有丰富教学经验的一线教师之外，还得到了重庆翰海睿智大数据科技股份有限公司的大力支持，丰富了本书的实操内容。（2）体现了人才培养及课程思政要求。本书在编写过程中，注重融入课程思政的内容，实现了知识传授、能力培养和价值塑造的有机统一。例如，在实训中采用北京2022年冬奥会、女足等案例，在讲授Python 操作的同时，潜移默化中教育学生要不断拼搏、勇往直前、积极向上。（3）体现了“互联网+”教育特点，是一本立体化新形态教材。书中以二维码形式嵌入操作视频，对重难点知识进行讲解。同时，配有丰富的教学资源，包括章节数据及代码、实训代码、习题答案等。（4）结构清晰，符合学生认知特点。本书分为七章，内容上先讲基础、再讲进阶，层层递进，符合学生的认知特点。本书由重庆城市管理职业学院、重庆青年职业技术学院的骨干教师及重庆翰海睿智大数据科技股份有限公司技术人员联合组织编写。第一章由周扬、钟林江、程书红、陈素琼Python数据分析IV编写，第二、三章由程书红编写，第四章由黄传韬、张文科、张杰、宿莉编写，第五～七章由宿莉编写，最后由宿莉和程书红统稿。在编写过程中得到了重庆翰海睿智大数据科技股份有限公司总裁陈继、重庆城市管理职业学院翁代云、孙鑫、黄菊英等的指导和大力支持，在此一并表示感谢。为方便教学，本书配备电子课件、习题答案、教学数据等教学资源。凡选用本书作为教材的教师均可登录机械工业出版社教育服务网www.cmpedu.com 下载。咨询电话：010-88379375；联系QQ：945379158。由于编者水平有限，疏漏和不当之处在所难免，敬请读者不吝指正。编 者
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