《Python数据分析》内容简介

本书是一本系统讨论Python数据分析基础与案例实战的教程。全书共分为上下两篇：上篇为Pandas数据分析基础（第1章～第10章），首先介绍了数据分析及其基本流程、如何构建基于Python的数据科学开发环境，然后深入讨论了如何利用Python中的Pandas库进行基本的数据操作、数据清洗、数据整理，以及如何对数据进行可视化，最后用一个电商销售数据的分析案例对上篇的知识进行了总结；下篇为Python数据分析实战（第11章～第21章），尽可能多地为读者展示各种数据分析应用，目的是让读者体会到数据分析的作用。此外，下篇也对时间序列数据和大规模数据分析等进行了讨论。为便于读者高效学习，快速掌握Python数据分析，本书提供全部的配套源代码以及数据。此外，作者单独录制了配套视频课程，针对该课程提供答疑。本书也额外提供了如何利用Basemap库和Folium库完成地理信息数据的可视化教程，供读者单独下载。本书适合作为高校数据分析相关专业的课程教材，也可以作为从事数据分析的广大工作者的自学参考用书。
江雪松，2001年获工学硕士学位，曾服务于华为、诺基亚等公司，有丰富的产品团队与研发团队管理经验。先后担任项目经理、研发经理、产品研发负责人，管理多个产品全球支持与交付团队、软件维护业务。
邹静，2006年获理学硕士学位，现服务于四川省人民医院，担任副主任医师。拥有十多年的临床药物实验设计、数据统计与分析经验。先后参加了多个国家自然科学基金项目及四川省卫生厅科研项目。

作品目录

作者简介
内容简介
前言
说明
上篇
Pandas数据分析基础
第1章：数据分析初探
第2章：搭建数据科学开发环境
第3章：Pandas基础
第4章：数据筛选
第5章：开始利用Pandas进行数据分析
第6章：数据整理
第7章：分组统计
第8章：数据整合
第9章：数据可视化
第10章：探索性数据分析——某电商销售数据分析
下篇
Python数据分析实战
第11章：群组分析
第12章：利用RFM分析对用户进行分类
第13章：购物篮分析
第14章：概率分布
第15章：假设检验
第16章：一名数据分析师的游戏上线之旅
第17章：利用数据分析找工作
第18章：用数据解读成都房价
第19章：时间序列分析
第20章：股票数据分析
第21章：大规模数据处理