2023年6月30日发(作者：)

python数据分析与可视化从⼊门到精通_零基础学Python爬⾍、数据分析与可视化从⼊门。。。第1章 Python编程环境搭建1.1 为什么⽤Python进⾏⼤数据分析和可视化1.2 安装和配置anaconda1.3 安装和配置Jupyter Notebook1.4 模块的安装与导⼊1.4.1 常规导⼊法1.4.2 from语句导⼊法第2章 Python的基础语法2.1 变量与编码基本规范2.1.1 变量的命名与赋值2.1.2 缩进2.1.3 注释2.2 数据类型2.2.1 数字2.2.2 字符串2.2.3 列表2.2.4 字典2.3 运算符2.3.1 算术运算符2.3.2 ⽐较运算符2.3.3 赋值运算符2.3.4 逻辑运算符2.4 Python语句2.4.1 if条件语句2.4.2 for循环语句2.4.3 while循环语句2.4.4 嵌套语句2.4.5 break、countinue、pass、else语句2.5 Python函数2.5.1 内置函数2.5.2 ⾃定义函数第3章 数组计算的数学模块——Nmupy3.1 Ndarray对象3.1.1 创建ndarray数组3.1.2 ndarray数组的基本属性3.2 数组的索引与切⽚3.2.1 ⼀维数组的索引和切⽚3.2.2 多维数组的索引和切⽚3.3 数组重塑3.3.1 ⼀维数组的重塑3.3.2 多维数组的重塑3.3.3 数组的转置3.4 数组的处理3.4.1 数组类型的转换3.4.2 处理缺失值、重复值3.4.3 数组的拆分与合并3.5 数组的运算第4章 数据导⼊和整理模块——pandas4.1 pandas数据结构4.1.1 series数据结构4.1.2 dataframe数据结构4.2 数据的读取、查看与导出4.2.1 导⼊外部数据(导⼊xlsx、csv等)4.2.2 查看部分数据4.2.3 数据⽂件导出格式和路径的设置(导出为xlsx，csv等)4.3 数据类型的转换4.4 数据的替换和查找4.4.1 ⼀对⼀替换4.4.2 多对⼀替换4.4.3 多对多替换4.4.4 数值查找4.5 数据的处理4.5.1 处理空值、缺失值、重复值和异常值4.5.3 数据的筛选4.5.4 数据的排序4.5.5 数据的删除4.5.6 数据的分组与分列4.5.7 数据的合并4.5.8 数据透视表4.6 数据表的处理4.6.1 查看数据表的⼤⼩4.6.2 ⾏列互换4.6.2 长宽表的转换4.6.2 数据表的拼接4.7 索引设置4.7.1 添加索引4.7.2 重新设置索引4.7.3 重命名索引4.7.4 重置索引4.8 数据的运算4.8.1 数据的汇总4.8.3 数值分布情况(均值、最值)第5章 使⽤Python进⾏基本的数据分析5.1 相关性分析5.2 ⽅差分析5.3 描述统计5.4 线性回归分析5.4.1 ⼀元线性回归分析5.4.2 多元线性回归5.5 逻辑回归5.6 预测分析5.5.1 指数平滑5.5.2 移动平均5.6 假设检验第6章 爬⾍基础6.1 ⽹页结构初步认识6.2 requests库使⽤：6.3 案例6.4 正则表达式详解6.5 BeautifulSoup解析6.6 数据乱码处理⽅法6.7 综合案例第7章 复杂爬⾍与反爬⾍7.1 Selenium基础7.2 Selenium进阶7.3 综合案例7.4 IP反爬7.5 Cookie池模拟登陆反爬第8章 爬⾍数据结构化与数据存储8.1 表格类数据的快速获取8.2 数据结构化8.3 数据库存与读取8.4 综合案例第9章 中⽂数据处理9.1 jieba模块概述9.2 读取⽂本内容并进⾏分词9.3 提取特定长度的分词9.4 统计⾼频词汇的词频9.5 实战案例第10章 线性与逻辑回归10.1 线性回归概念10.2⼀元线性回归10.1.2 ⼀元线性回归编程实践10.2.1 ⼀元线性回归模型与10.3多元线性回归10.3.1 多元线性回归模型与10.3.2 多元线性回归编程实践10.4 逻辑回归10.4.1 逻辑回归概念与模型10.4.2 逻辑回归编程实践第11章 决策树模型与分析11.1 决策树模型概述11.2 ID3算法11.2.1 特征选择——信息增益11.2.2 ID3决策树的构造11.2.3 ID3决策树的剪枝11.3 其他树模型11.3.1 C4.5算法11.3.2 CART算法第12章 数据聚类与分群分析12.1 聚类分析概述12.2 Kmeans算法12.2.1 Kmeans算法的原理12.2.2 Kmeans算法的代码实现12.3 DBSCAN算法12.3.1 DBSCAN算法的原理12.3.2 DBSCAN算法的代码实现第13章 关联规则分析13.1 关联分析概述13.2 Apriori算法13.2.1 Apriori算法的数学模型13.2.2 Apriori算法的代码实现13.3 FP-Growth算法13.3.1 FP-Growth算法的数学模型13.3.2 FP-Growth算法代码实现第14章 数据可视化模块——Matplotlib14.1 绘制简单的图表14.1.1柱形图和条形图14.1.2折线图和⾯积图14.1.3散点图和⽓泡图14.1.4 饼图和圆环图14.1.5 组合图14.2 添加和设置图表元素14.2.1添加图表标题和坐标轴标题14.2.2设置图例和数据系列14.2.3调整刻度范围和数据标签14.2.4设置坐标轴的刻度样式14.3 绘制特殊图表14.3.1雷达图14.3.2箱型图14.3.3热⼒图14.3.4旭⽇图14.4 图表的绘制技巧14.4.1 同画布上绘制多个图表14.4.2 给不同段的线设置不同的颜⾊14.4.3 为图表添加描述或注释14.4.4添加拟合曲线第15章 数据可视化模块——Pyecharts15.1三维柱形图15.2玫瑰饼图15.3漏⽃图15.4 云图15.5雷达图15.6仪表盘15.7⽔球图15.8 3D图表第16章 综合案例：当当图书销售信息获取与分析16.1 项⽬分析16.2 数据爬取16.3 数据清洗16.3 数据分析16.4 数据可视化第17章 综合案例：股票信息获取与分析17.1 项⽬分析17.2 数据爬取17.3 数据清洗17.3 数据分析17.4 数据可视化