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内容简介
本书适合从事统计学、应用数学、经济管理及计算机等方面工作或学习的本科生、研究生和教师阅读与使用。
编辑推荐
本书的核心价值在于其平衡性:既保证了编程语法基础的扎实训练,又紧扣'数据分析'这一应用目标,避免了学习与应用之间的脱节。书中示例多选取贴近生活的数据场景,降低了理解门槛,增强了学习的代入感。对于自学者而言,清晰的步骤讲解和相对完整的项目实践指引,能有效减少初期的迷茫感。然而,它并非一本追求尖端技术深度的著作,其内容更侧重于打下坚实可靠的基础并引导入门。总体而言,这是一本值得推荐的,稳健的Python数据分析入门书,尤其适合那些希望系统学习并能快速将知识应用于实际数据处理任务的读者。
适合谁读
适合
- 编程零基础但希望系统学习Python并进行数据分析的初学者
- 经济,管理,统计等非计算机专业需要掌握数据分析工具的学生与研究人员
- 工作中需要处理数据,制作报表,希望提升自动化处理能力的职场人士
- 寻求一本结构清晰,练习充足,能跟随动手实践的入门教材的自学者
不适合
- 已经熟练掌握Python基础语法,寻求高级数据分析模型（如机器学习）深度讲解的读者
- 希望快速查阅API或寻求大量复杂项目实战案例的资深开发者
阅读建议
- 建议严格按照章节顺序学习,动手完成每一章的代码示例与习题,巩固基础概念。
- 在学习数据分析库（如Pandas）时,可结合自身工作或兴趣寻找小型数据集进行重复演练,加深理解。
- 阅读后半部分的综合案例时,不要只满足于重现结果,尝试调整参数,变换方法,思考不同解决方案的优劣。
出版社简介
重庆大学出版社是一家综合性大学出版社，出版方向涵盖社会文化、工业技术、财经、医学、社会心理学与理论等多个领域。从库内图书看，该社在学术著作与科普读物两端均有布局：代表图书包括E. H. 贡布里希的《阴影：西方艺术中对投影的描绘》、潘复生等的《镁基储氢材料》、孙久文的《中国区域空间发展模式研究》，以及中国抗癌协会妇科肿瘤专业委员会编写的《中国常见妇科恶性肿瘤诊治指南(2019)》和《双相情感障碍——你和你家人需要知道的》等。作者资源涉及艺术史、材料科学、区域经济、医学临床与社会研究方法等方向。公开资料有限，其出版特色主要体现在学术翻译、工业技术与医学实用指南并重。
目录
- 版权信息
- 内容提要
- 前言
- 1 Python数据分析概述和Anaconda
- 1.1 数据分析概述
- 1.2 Python数据分析工具
- 1.3 Python的Ananconda发行版
- 1.4 本书的内容安排
- 2 Python中的变量和数据类型
- 2.1 print函数
- 2.2 变量
- 2.3 变量命名规则
- 2.4 简单数据类型
- 2.5 字符串
- 2.6 数据类型转换
- 习题
- 3 基本语法
- 3.1 缩进
- 3.2 操作符与运算符
- 3.3 数值运算及其优先级
- 3.4 函数
- 3.5 模块
- 3.6 获取输入内容
- 3.7占位符
- 3.8 进制以及之间的转换
- 3.9 注释
- 习题
- 4 列表
- 4.1自由的列表
- 4.2 元素访问和修改
- 4.3 列表元素的增加
- 4.4 列表元素的删除
- 4.5 列表元素的嵌套
- 4.6 名字绑定规则
- 4.7 元素排序
- 4.8 数值列表
- 4.9 列表统计
- 4.10 快速创建列表
- 4.11 列表运算
- 4.12 成员函数
- 4.13 列表的复制
- 4.14 列表的切片
- 习题
- 5 数据类型和标签式存储
- 5.1 元组的定义
- 5.2 bytes
- 5.3 序列和名字绑定
- 习题
- 6 条件语句和循环语句
- 6.1 条件语句
- 6.2 断言和Python之禅
- 6.3 循环语句
- 6.4 几个特殊函数
- 习题
- 7 字典
- 7.1 字典的创建
- 7.2 dict函数
- 7.3 字典的基本操作
- 7.4 字典的嵌套
- 7.5 字符串映射替换
- 7.6 成员函数
- 7.7 字典的遍历
- 习题
- 8 函数
- 8.1 自定义函数
- 8.2 函数参数
- 8.3 作用域
- 8.4 递归
- 8.5 存函数于模块
- 习题
- 9 数值计算基础——NumPy
- 9.1 NumPy中的数组对象ndarray
- 9.2 NumPy矩阵与通用函数
- 9.3 利用NumPy进行统计分析
- 习题
- 10 Matplotlib数据可视化
- 10.1 pyplot绘图基本语法与常用函数
- 10.2 用图形展示特征之间的关系
- 10.3 用图形展示数据分布与分散情况
- 习题
- 11 统计分析基础工具——pandas
- 11.1 用pandas读写不同源的数据
- 11.2 DataFrame的常用操作
- 11.3 时间序列数据
- 11.4 分组聚合进行组内计算
- 11.5 透视表与交叉表的创建
- 习题
- 12 使用pandas进行数据预处理
- 12.1 数据合并
- 12.2 数据清洗
- 12.3 数据标准化
- 12.4 数据转换
- 习题
- 13 使用scikit-learn构建模型
- 13.1 分类与回归问题简介
- 13.2 使用scikit-learn转换器处理数据
- 13.3 监督学习算法——分类与回归
- 习题
- 14 基于机器学习方法的中小微企业信贷决策
- 14.1 问题的提出
- 14.2 数据预处理
- 14.3 问题 1 的求解
- 习题
- 15 抗乳腺癌候选药物的优化建模与分析
- 15.1 数据预处理
- 15.2 变量的筛选
- 15.3 ERα生物活性的定量预测
- 习题
- 参考文献
常见问题
这本书需要读者有编程基础吗？
书中的代码示例和数据分析案例是否过时？
学完这本书能达到什么样的水平？
读者评论
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作者简介
赵胜利，目前公开资料有限，其国籍、生卒年、教育背景与职业履历均未见确切记载，尚待进一步查证。从库内收录情况看，赵胜利有作品一种，即《Python编程基础与数据分析》，该书被归入编程设计类。就题材而言，这部作品面向程序设计入门与数据分析应用，内容大致覆盖Python语言基础与数据处理方法两个层面，属于将编程技能与数据分析实践相衔接的入门型读物。写作上应侧重基础知识的铺陈与操作方法的讲解，力求降低初学者的理解门槛。由于作者相关背景信息稀少，目前难以判断其写作风格的全貌与作品的实际影响，只能依据书名与分类作有限推断，后续如有更完整的资料可再补充。
苏理云，目前公开资料有限，仅知其有作品一种，即《Python编程基础与数据分析》，常见分类为编程设计。从书名可以看出，该书面向初学者，将Python语言的基础语法与数据分析的实际应用结合起来，属于兼顾入门教学与动手实践的编程类读物。作者在写作中注重程序设计的基本功与数据处理思路的衔接，内容应当围绕变量、控制结构、函数等基础概念，并延伸至利用Python进行数据整理、计算与分析的常用方法。由于缺乏更多生平信息，尚不能确认其学历、职业与研究方向，但这本作品在一定程度上反映了作者在编程教育与数据分析入门领域的写作取向，适合希望系统学习Python并进入数据分析领域的读者参考。
邱世芳，公开资料有限，目前可确认的信息是：其名下在库作品有《Python编程基础与数据分析》一种，常见分类为编程设计类。从作品题材看，作者关注 Python 语言入门与数据分析应用这一方向，写作面向希望借助编程处理数据的读者，将基础语法与数据分析实践结合起来。由于库内没有更详细的个人资料，无法确定其国籍、生卒年、学历或职业背景，也没有其他著作可供比较，因此难以概括其一贯的写作风格与整体影响。就现有作品而言，可将其视为编程与数据分析入门读物领域的作者之一。本条简介依据库内记录编写，后续如有补充资料，可再行修订。
