零基础学Python数据分析（升级版） pdf下载

适读人群：本书适合 Python 初学者、数据分析新入行人员、从事数据相关工作的人员、对数据分析感兴趣的人员，以及从事其他岗位的想掌握一定数据分析技能的职场人员。

“零基础学”系列图书于2017 年8 月首次面世，系列图书迄今已加印百余次，累计销量达50 多万册，不仅深受广大程序员的喜爱，还被百余所高校选为计算机、软件等相关专业的教学参考用书。

“零基础学”系列图书升级版在继承前一版优点的基础上，将开发环境和工具更新为目前最新版本，比如本书基于Python 3.12且使用Jupyter Notebook数据分析工具。并结合当今的市场需要，进一步对图书品种进行了增补，对相关内容进行了更新、优化，更适合读者学习。同时，为了方便教学使用，本系列图书全部提供配套教学PPT 课件。另外，针对AI 技术在软件开发领域，特别是在自动化测试、代码生成和优化等方面的应用，我们专门为本系列图书开发了一个微视频课程——“AI 辅助编程”，以帮助读者更好地学习编程。

本书具有以下特点：

1.全彩印刷：还原真实代码环境，让编程学习更轻松；

2.AI辅助编程：随书提供“AI辅助编程”微视频课，紧跟技术前沿；

3.书网合一：19小时微视频讲解+1本纸质书，实现立体化学习；

4.源码提供：224个示例源码，拿来即用；

5.作者答疑：配有“读者服务”微信群，作者在群里解答问题；

6.海量资源：微视频讲解(19小时)、示例+源码(224个)、e学码词条(56个)、PPT课件、数据分析5大开发环境视频等，即查即练，方便拓展学习。

《零基础学 Python 数据分析》（升级版）以数据分析“三剑客”Pandas、Matplotlib 和 NumPy 为主线，从学习与应用的角度出发，全面介绍了数据分析必备入门知识，帮助读者快速掌握数据分析技能，拓宽职场道路。本书通过大量的示意图辅助讲解，力求使读者能够快速理解晦涩难懂的专业术语，同时通过快速示例将知识与应用相结合，并给出实际项目的数据分析案例，让读者能够轻松学习，从而将数据分析与预测知识应用到实际工作中。

全书共 10 章，包括数据分析基础、搭建 Python 数据分析环境、Pandas 入门、Pandas 进阶、可视化数据分析图表、图解数组计算模块 NumPy、数据统计分析案例、机器学习 Scikit-Learn、Python 股票数据分析（Jupyter Notebook 版）、京东电商销售数据分析与预测。本书提供丰富的资源，包含快速示例、案例、项目、视频讲解，力求为读者打造一本“知识讲解+ 快速示例 + 综合应用 + 实战项目”一体化的精彩的 Python 数据分析图书。

本书适合 Python 初学者、数据分析新入行人员、从事数据相关工作的人员、对数据分析感兴趣的人员，以及从事其他岗位的想掌握一定数据分析技能的职场人员。

明日科技是一家专业从事软件开发、教育培训以及软件开发教育资源整合的高科技公司。其编写的教程既注重选取软件开发中的必需、常用内容，又注重内容的易学易用以及相关知识的拓展，深受读者喜爱。同时，其编写的教程多次荣获"全行业优秀畅销品种”"中国

第 1 章 数据分析基础 1

视频讲解：17 分钟 e 学码词条：7 个

1.1 什么是数据分析 2

1.2 数据分析的重要性 2

1.3 数据分析的基本流程 3

1.3.1 熟悉工具 4

1.3.2 明确目的 4

1.3.3 获取数据 4

1.3.4 数据处理 4

1.3.5 数据分析 5

1.3.6 验证结果 5

1.3.7 结果呈现 5

1.3.8 数据应用 5

1.4 数据分析的常用工具 5

1.4.1 Excel工具 6

1.4.2 Python语言 6

1.5 小结 6

第 2 章 搭建 Python 数据分析环境 7

视频讲解：24 分钟 e 学码词条：8 个

2.1 快速了解Python 8

2.1.1 Python简介 8

2.1.2 Python的版本 8

2.1.3 Python的应用领域 8

2.2 搭建Python开发环境 9

2.2.1 下载和安装Python 9

2.2.2 第一个Python程序“hello world” 12

2.3 集成开发环境PyCharm 13

2.3.1 下载PyCharm 14

2.3.2 安装PyCharm 15

2.3.3 运行PyCharm 17

2.3.4 在PyCharm中创建一组学生成绩数据 18

2.4 数据分析标准环境Anaconda 21

2.4.1 下载Anaconda 21

2.4.2 安装Anaconda 21

2.5 Jupyter Notebook开发工具 23

2.5.1 认识Jupyter Notebook 23

2.5.2 新建一个Jupyter Notebook文件 24

2.5.3 在Jupyter Notebook中绘制7日天气走势图 24

2.6 小结 26

第 3 章 Pandas 入门 27

视频讲解：4 小时 10 分钟 快速示例：48 个

e 学码词条：7 个

3.1 认识Pandas 28

3.1.1 什么是Pandas 28

3.1.2 Pandas的功能与优势 28

3.1.3 安装Pandas模块 28

3.1.4 牛刀小试——轻松导入Excel数据 30

3.2 Series对象 31

3.2.1 图解Series对象 31

3.2.2 创建一个Series对象 32

3.2.3 手动设置Series对象的索引 33

3.2.4 Series对象的索引 33

3.2.5 获取Series对象的索引和值 35

3.3 DataFrame对象 35

3.3.1 图解DataFrame对象 35

3.3.2 创建一个DataFrame对象 36

3.3.3 DataFrame对象的重要属性和函数 38

3.4 外部数据读取 39

3.4.1 读取Excel文件 39

3.4.2 读取CSV文件 43

3.4.3 读取文本文件 44

3.4.4 读取HTML网页数据 45

3.5 数据抽取 47

3.5.1 抽取一行数据 47

3.5.2 抽取多行数据 48

3.5.3 抽取指定列数据 49

3.5.4 抽取指定行列数据 50

3.5.5 按指定条件抽取数据 51

3.6 数据的增加、修改和删除 52

3.6.1 增加数据 52

3.6.2 修改数据 54

3.6.3 删除数据 55

3.7 数据清洗 56

3.7.1 缺失值查看与处理 56

3.7.2 重复值处理 59

3.7.3 异常值的检测与处理 59

3.8 索引设置 60

3.8.1 索引的作用 60

3.8.2 重新设置索引 61

3.8.3 设置某列为行索引 62

3.8.4 数据清洗后重新设置连续的行索引 63

3.9 数据排序与排名 64

3.9.1 数据排序 64

3.9.2 数据排名 65

3.10 小结 66

第 4 章 Pandas 进阶 67

视频讲解：3 小时 15 分钟 快速示例：54 个

e 学码词条：8 个

4.1 数据计算 68

4.2 数据格式化 76

4.3 数据分组统计 78

4.4 数据移位 84

4.5 数据转换 86

4.7 数据导出 97

4.8 日期数据处理 99

4.9 时间序列 105

4.10 小结 112

第 5 章 可视化数据分析图表 113

视频讲解：3 小时 1 分钟 快速示例：38 个

e 学码词条：6 个

5.1 数据分析图表的作用 114

5.2 图表的基本组成 114

5.3 Matplotlib概述 115

5.4 图表的常用设置 118

5.5 常用图表的绘制 128

5.6 小结 151

第 6 章 图解数组计算模块NumPy 152

视频讲解：4 小时 22 分钟 快速示例：69 个

e 学码词条：7 个

6.1 初识NumPy 153

6.2 创建数组 155

6.3 数组的基本操作 167

6.4 NumPy矩阵基本操作 179

6.5 NumPy常用统计分析函数 184

6.6 小结 194

第 7 章 数据统计分析案例 195

视频讲解：1 小时 23 分钟 精彩案例：6 个

e 学码词条：4 个

7.1 对比分析 196

7.2 同比、定比和环比分析 196

7.3 贡献度分析 201

7.4 差异化分析 202

7.5 相关性分析 204

7.6 时间序列分析 206

7.7 小 结 207

第 8 章 机器学习 Scikit-Learn 208

视频讲解：54 分钟 快速示例：5 个 e 学码词条：9 个

8.1 Scikit-Learn简介 209

8.2 安装Scikit-Learn 209

8.3 线性模型 211

8.4 支持向量机 213

8.5 聚类 215

8.6 小结 218

第 9 章 Python 股票数据分析（Jupyter Notebook 版） 219

视频讲解：44 分钟

9.1 概述 220

9.2 项目效果预览 220

9.3 项目开发环境 221

9.4 前期准备 221

9.5 数据预处理 225

9.6 数据统计分析 228

9.7 关键技术 232

9.8 小结 234

第 10 章 京东电商销售数据分析与预测 235

视频讲解：49 分钟 精彩案例：4 个

10.1 概述 236

10.2 项目效果预览 236

10.3 项目开发环境 236

“零基础学”系列图书于2017年8月首次面世，该系列图书是国内全彩印刷的软件开发类图书的先行者，书中的代码颜色及程序效果与开发环境基本保持一致，真正做到让读者在看书学习与实际编码间无缝切换；而且因编写细致、易学实用及配备海量学习资源，在软件开发类图书市场上产生了很大反响。自出版以来，系列图书迄今已加印百余次，累计销量达50多万册，不仅深受广大程序员的喜爱，还被百余所高校选为计算机、软件等相关专业的教学参考用书。

“零基础学”系列图书升级版在继承前一版优点的基础上，将开发环境和工具更新为目前最新版本，并结合当今的市场需要，进一步对图书品种进行了增补，对相关内容进行了更新、优化，更适合读者学习。同时，为了方便教学使用，本系列图书全部提供配套教学PPT课件。另外，针对AI技术在软件开发领域，特别是在自动化测试、代码生成和优化等方面的应用，我们专门为本系列图书开发了一个微视频课程——“如何用AI辅助编程”，以帮助读者更好地学习编程。

升级版包括10本书：《零基础学Python》（升级版）、《零基础学C语言》（升级版）、《零基础学Java》（升级版）、《零基础学C++》（升级版）、《零基础学C#》（升级版）、《零基础学Python数据分析》（升级版）、《零基础学Python GUI设计：PyQt》（升级版）、《零基础学Python GUI设计：tkinter》（升级版）、《零基础学SQL》（升级版）、《零基础学Python网络爬虫》（升级版）。

在大数据、人工智能时代，数据无处不在。无论身处哪个行业，能够掌握一定的数据分析技能都是职场的加分项。

众所周知，Python 语言简单易学，处理数据分析任务快捷、高效，对于初学者来说非常容易上手。另外，其第三方扩展库不断更新，也使得其应用范围越来越广。在科学计算、数据分析、数学建模和数据挖掘方面，Python 均占据了十分重要的位置。因此，本书将 Python 作为数据分析的首选工具，和大家一起探索 Python 数据分析的必备知识点，让读者可以零基础学习 Python 数据分析，并将其应用于实际工作。

本书内容

本书共 10 章，采用“知识讲解+ 快速示例+ 综合应用+ 实战项目”四个维度一体化的讲解模式，涵盖了数据分析的必备知识点，知识体系详见书中图示。

本书特色（如何使用本书）

1.书网合一——扫描书中的二维码，学习线上视频课程及拓展内容。

（1）视频讲解（详见书中图例）

（2）e 学码拓展学习（详见书中图例）

2.源码提供——配套资源包提供书中示例源码（扫描封底读者服务二维码获取）。

3.作者答疑——每本书均配有“读者服务”微信群，作者会在群里解答读者的问题。

4.AI 辅助编程——提供微视频课程，助你利用AI辅助编程。

近几年，AI 技术已经被广泛应用于软件开发领域，特别是在自动化测试、代码生成和优化等方面。例如，AI 可以通过分析大量的代码库来识别常见的模式和结构，并根据这些模式和结构生成新的代码。此外，AI 还可以通过学习程序员的编程习惯和风格，提供更加个性化的建议和推荐。尽管 AI 尚不能完全取代程序员，但利用 AI 辅助编程，可以帮助程序员提高工作效率。本系列图书配套的“如何用AI 辅助编程”微视频课程可以给读者一些启发。

5.全彩印刷——还原真实开发环境，让编程学习更轻松。

6.海量资源——配有微视频讲解(19小时)、示例+源码(224个)、e学码词条(56个)、PPT课件、数据分析5大开发环境视频等，即查即练，方便拓展学习。

如何获得答疑支持和配套资源包（详见图书封底提示）

读者对象

本书主要适合以下人群。

热爱 Python 语言的初学者及初级、中级程序员

大中专院校及相关培训机构的老师和学生

参加毕业设计的学生

刚进入数据分析行业的人员

从事数据相关工作及对数据分析感兴趣的人员

想掌握数据分析技能的职场人员

在编写本书的过程中，编者本着科学、严谨的态度，力求精益求精，但疏漏之处在所难免，敬请广大读者批评、指正。

感谢您阅读本书，希望本书能成为您编程路上的领航者。

编 者

2024年3月