速发Python数据分析基础美克林顿·布朗利ClintonWBrow【放心购买 无忧售后】 下载 网盘 kindle mobi 115盘 pdf pdb rtf

本书展示如何用Python程序将不同格式的数据处理和分析任务规模化和自动化。主要内容包括：Python基础知识介绍、CSV文件和Excel文件读写、数据库的操作、示例程序演示、图表的创建，等等。

前言

章Python基础1

1.1创建Python脚本1

1.2运行Python脚本3

1.3与命令行进行交互的几项技巧6

1.4Python语言基础要素10

1.4.1数值10

1.4.2字符串12

1.4.3正则表达式与模式匹配16

1.4.4日期19

1.4.5列表21

1.4.6元组26

1.4.7字典27

1.4.8控制流30

1.5读取文本文件35

1.5.1创建文本文件36

1.5.2脚本和输入文件在同一位置38

1.5.3读取文件的新型语法38

1.6使用glob读取多个文本文件39

1.7写入文本文件42

1.7.1向first_script.py添加代码42

1.7.2写入CSV文件45

1.8print语句46

1.9本章练习47

第2章CSV文件48

2.1基础Python与pandas50

2.1.1读写CSV文件（部分）50

2.1.2基本字符串分析是如何失败的56

2.1.3读写CSV文件（第2部分）57

2.2筛选特定的行58

2.2.1行中的值满足某个条件59

2.2.2行中的值属于某个集合60

2.2.3行中的值匹配于某个模式/正则表达式62

2.3选取特定的列64

2.3.1列索引值64

2.3.2列标题65

2.4选取连续的行67

2.5添加标题行69

2.6读取多个CSV文件71

2.7从多个文件中连接数据75

2.8计算每个文件中值的总和与均值78

2.9本章练习81

第3章Excel文件82

3.1内省Excel工作簿84

3.2处理单个工作表88

3.2.1读写Excel文件88

3.2.2筛选特定行92

3.2.3选取特定列98

3.3读取工作簿中的所有工作表101

3.3.1在所有工作表中筛选特定行102

3.3.2在所有工作表中选取特定列104

3.4在Excel工作簿中读取一组工作表106

3.5处理多个工作簿108

3.5.1工作表计数以及每个工作表中的行列计数110

3.5.2从多个工作簿中连接数据111

3.5.3为每个工作簿和工作表计算总数和均值113

3.6本章练习117

第4章数据库118

4.1Python内置的sqlite3模块119

4.1.1向表中插入新记录124

4.1.2更新表中记录128

4.2MySQL数据库131

4.2.1向表中插入新记录135

4.2.2查询一个表并将输出写入CSV文件140

4.2.3更新表中记录142

4.3本章练习146

第5章应用程序147

5.1在一个大文件集合中查找一组项目147

5.2为CSV文件中数据的任意数目分类计算统计量158

5.3为文本文件中数据的任意数目分类计算统计量167

5.4本章练习174

第6章图与图表175

6.1matplotlib175

6.1.1条形图175

6.1.2直方图177

6.1.3折线图178

6.1.4散点图180

6.1.5箱线图181

6.2pandas183

6.3ggplot184

6.4seaborn186

第7章描述性统计与建模192

7.1数据集192

7.1.1葡萄酒质量192

7.1.2客户流失193

7.2葡萄酒质量194

7.2.1描述性统计194

7.2.2分组、直方图与t检验195

7.2.3成对变量之间的关系和相关性196

7.2.4使用最小二乘估计进行线性回归198

7.2.5系数解释200

7.2.6自变量标准化200

7.2.7预测202

7.3客户流失203

7.3.1逻辑斯蒂回归205

7.3.2系数解释207

7.3.3预测208

第8章按计划自动运行脚本209

8.1任务计划程序（Windows系统）209

8.2cron工具（macOS系统和Unix系统）215

8.2.1cron表文件：一次性设置216

8.2.2向cron表文件中添加cron任务216

第9章从这里启航220

9.1更多的标准库模块和内置函数221

9.1.1Python标准库（PSL）：更多的标准模块221

9.1.2内置函数222

9.2Python包索引（PyPI）：更多的扩展模块222

9.2.1NumPy223

9.2.2SciPy227

9.2.3Scikit-Learn230

9.2.4更多的扩展包232

9.3更多的数据结构232

9.3.1栈233

9.3.2队列233

9.3.3图233

9.3.4树234

9.4从这里启航234

附录A下载指南236

附录B练习答案245

作者介绍247

封面介绍247

克林顿·布朗利，博士，Facebook数据科学家，负责大数据流水线、统计建模和数据可视化项目，并为大型基础设施建设提供数据驱动的决策建议。

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- 读取和解析CSV文件

- 读取多个Excel工作表和工作簿

- 执行数据库操作

- 搜索特定记录、分组数据和解析文本文件

- 建立统计图并绘图

- 生成描述性统计量并估计回归模型和分类模型

- 在Windows和Mac环境下按计划自动运行脚本

书籍介绍

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