利用Python进行数据分析(原书第2版)
利用Python进行数据分析.pdf电子书（中文+高清+完整版+带书签）
利⽤Python进⾏数据分析.pdf电⼦书（中⽂+⾼清+完整版+带书
签）
利⽤Python进⾏数据分析内容简介：还在苦苦寻觅⽤Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程?《利⽤Python进⾏数据分析》含有⼤量的实践案例，你将学会如何利⽤各种Python库(包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等)⾼效地解决各式各样的数据分析问题。
由于作者Wes McKinney是pandas库的主要作者，所以本书也可以作为利⽤Python实现数据密集型应⽤的科学计算实践指南。
本书适合刚刚接触Python的分析⼈员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。
总共463页⾼清完整版并且带书签，⾮常适合⾃学者使⽤，本⼈⽤的也是这本pdf电⼦书；。
卖书数据分析报告范文(3篇)
第1篇一、报告概述本报告旨在通过对某电商平台书籍类目销售数据的深入分析，揭示书籍销售的市场趋势、消费者偏好、销售策略效果等关键信息，为出版社、书店及电商平台提供决策依据。
二、数据来源与处理1. 数据来源：本次分析数据来源于某电商平台2019年至2021年的书籍销售数据，包括销售量、销售额、商品类别、消费者地域分布、购买时间段等。
2. 数据处理：数据经过清洗、筛选、整合等步骤，确保数据的准确性和完整性。
同时，采用Python、Excel等工具进行数据可视化处理。
三、市场趋势分析1. 销售量与销售额：从2019年至2021年，书籍类目的销售量和销售额均呈现上升趋势。
其中，2021年销售量同比增长15%，销售额同比增长20%。
2. 品类分布：在所有书籍类别中，文学、教育、科技类书籍的销售量占比最高，分别为35%、30%、25%。
这说明消费者对文学、教育、科技类书籍的需求较大。
3. 时间段分析：周末及节假日是书籍销售的高峰期，销售额较平日增长约30%。
此外，每月的1日、15日、30日销售额较高，可能受到促销活动的影响。
四、消费者偏好分析1. 地域分布：书籍销售地域分布广泛，其中一线城市和二线城市消费者购买力较强，销售额占比分别为40%和35%。
三线及以下城市销售额占比25%。
2. 年龄层次：25-35岁年龄段消费者是书籍销售的主力军，销售额占比达45%。
35岁以上年龄段消费者占比35%，25岁以下消费者占比20%。
3. 性别比例：女性消费者在书籍销售中占比略高于男性，约为55%。
这可能与女性消费者对文学、教育类书籍的需求较高有关。
五、销售策略效果分析1. 促销活动：在促销活动期间，书籍销售额明显增长。
以“双11”为例，销售额较平日增长60%。
这说明促销活动对提升销售额具有显著效果。
2. 营销推广：通过社交媒体、电商平台广告等渠道进行营销推广，可以有效提高书籍的知名度和销量。
以某知名作家新书为例，通过微博、微信等平台进行宣传，新书首日销量突破10万册。
《Python数据分析》教学大纲
Python数据分析教学大纲课程编号：XXXXXXXX课程名称：Python数据分析与实践英文名称：Python Data analysis and Practice课程类型：专业课课程要求：学时/学分：48/3 （讲课学时：32 上机学时：16）适用专业：信息管理与信息系统、电子商务、计算机科学与技术01课程的性质和教学目的Python是信管、电子商务、计算机科学与技术专业学生进行数据分析所需要掌握基础性语言和分析工具，是未来学生掌握大数据分析技术的学习基础。
本课程在教学内容方面着重以Python语言讲解及Python语言数据分析工具包应用为主。
通过一系列的Python语言数据分析训练项目，培养学生具有一定的Python语言数据分析理解和应用实践能力。
02课程与其他课程的联系本课程的先修课程为Java语言，后续课程为大数据技术导论和Hadoop在大数据中应用。
Java语言是Python语言学习的基础，Python数据分析知识为后续的大数据技术导论和Hadoop在大数据中的应用奠定基础。
03课程教学目标1．学习Python基本编程语言知识，了解Python在互联网和智能商务分析中的应用。
2．掌握Python机器学习基础库，具有应用Python语言解决数据分析中实际问题能力。
3.掌握网络数据抓取技术，Python数据库应用开发，实现Python数据可视化操作，提高数据收集和数据分析能力。
4.掌握Python地理信息系统数据分析能力，具有应用Python解决地理信息问题能力。
5.应用Python编程技术进行电子商务企业运营、信息技术创新创业提供技能准备。
05其他教学环节（课外教学环节、要求、目标）1.案例分析针对教学内容，本课程选取具体商业数据作为案例，完成相应的Python 语言编程操作，更好的理解知识点。
2.上机实验针对教学中Python基本语句练习、面向对象编程、网络数据抓取、文本文件操作、数据库操作、数据可视化操作、Python机器学习—有监督学习算法与无监督学习算法、Python地理空间分析进行上机实验，分次计算上机成绩。
3.2数据采集与整理教学设计人教_中图版高中信息技术必修1
第 3 章数据处理与应用3.2 数据采集与整理教学设计教学背景信息科技是现代科学技术领域的重要部分，主要研究以数字形式表达的信息及其应用中的科学原理、思维方法、处理过程和工程实现。
当代高速发展的信息科技对全球经济、社会和文化发展起着越来越重要的作用。
义务教育信息科技课程具有基础性、实践性和综合性，为高中阶段信息技术课程的学习奠定基础。
信息科技课程旨在培养科学精神和科技伦理，提升自主可控意识，培育社会主义核心价值观，树立总体国家安全观，提升数字素养与技能。
教材分析本节课的教学内容选自人教/地图出版社第 3 章数据处理与应用 3.2 数据采集与整理，信息技术的发展与普及为我们创造了一个全新的数字化生活环境。
它们在给我们带来生活便利的同时，也在逐渐地改变着我们的生活方式。
南水北调工程是我国继三峡工程之后，又一个重大水利工程。
南水北调工程的主要目的，是将长江流域的水资源科学合理地调配到我国华北和西北部分省市，解决当地水资源短缺问题。
2014 年 12 月 12 日，南水北调中线工程正式通水，开始发挥其巨大的经济效益和社会效益。
南水北调工程建设得益于我国强大的科技与工程实力，其中包括信息技术的大量应用。
不仅每日采集大量数据，同时还要对庞杂的数据进行存储、筛选、加工和分析，以确保整个工程的安全与高效。
可以说，没有巨量的科学数据和强大的科技实力做支撑，修建这样一个浩大的工程是难以想象的。
同学们，在信息社会中，大量数据的产生和积累，为人们提供了认识这个世界的新方式，但也对人们驾驭数据的能力提出了新挑战。
如何利用信息技术有效处理数据，发现并利用其中的价值，已成为信息社会生存的一项基本能力。
在本章的学习中，我们将借助信息技术手段采集、分析和可视化数据，通过“用水分析助决策”项目活动，掌握数据处理和应用的基本方法。
学情分析此节课针对的对象是高一年级的学生，学生对信息技术的关键技术以及信息技术对生活与学习的影响有一定的了解，但对所学内容只是体验性和经验性的认识。
信息学科前沿1—邱强《大数据概述及空间大数据应用》教学大纲
信息学科前沿1—邱强《大数据概述及空间大数据应用》教学大纲一、课程编号：二、课程名称：信息学科前沿1三、先修课程: 选修四、课程的性质、目的和任务：本课程为选修课程。
大数据是工业界及学术界新兴的数据、技术和服务的集合体，是一门综合性较强的应用课程，可以作为计算机等相关专业专业选修课，或其他专业感兴趣同学的公共选修课。
本课程从大数据的基础概念出发，从技术的角度梳理了大数据相关技术体系，就关键技术展开描述，并以空间大数据应用为场景，介绍地图应用以及LBS服务，培养学生在具体行业应用中体会大数据概念和技术。
通过本课程的学习，培养学生加深对大数据相关概念的理解，掌握基础的大数据研发技能，并引导学生对具体的大数据技术进行深入的研究，为未来从事大数据相关科研和工程技术开发打好基础。
五、本课程讲授和实验学时本课程讲授总时数为36学时，学分。
六、本课程应掌握的基本概念、基本理论、基本技能通过本课程的学习，学生学会大数据存储、分析以及可视化相关概念。
熟悉当前常用的大数据开发框架Hadoop、Spark等，熟悉内存计算技术，掌握地图应用及LBS的基本概念和技术。
能够在实际应用案例中体会大数据技术特点。
七、教科书、参考书参考书《大数据技术原理与应用（第2版）》（林子雨）《大数据时代》（(英)迈尔-舍恩伯格,(英)库克耶）八、课程内容与学时分配第一章大数据概念综述(3学时)●主要内容1．1什么是大数据1．2什么是空间大数据1．3大数据特征●教学目的与要求掌握大数据及空间大数据的基本概念，了解大数据发展过程。
通过典型应用案例了解大数据在行业中的应用价值。
掌握大数据4V特征，以及空间大数据独有的数据特征。
第二章大数据技术总览(3学时)●主要内容2．1大数据存储技术2．2大数据分析技术2．3大数据可视化技术●教学目的与要求了解大数据存储、分析以及可视化方面的技术概要，掌握大数据相关研究的技术体系，为后续章节详细学习具体技术点做准备。
国开学习网电大数据库应用技术第四次形考作业实验结果
国开学习网电大数据库应用技术第四次形考作业实验结果一、实验目的1. 加深对数据库原理与技术的理解。
2. 巩固数据库设计、建立及查询的基本技能。
3. 提高学生运用大数据库技术解决实际问题的能力。
二、实验要求1. 独立完成实验，确保实验数据的准确性与合理性。
2. 按照实验指导书要求，完成实验报告的撰写。
3. 实验报告需包含实验目的、实验环境、实验步骤、实验结果及实验总结。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 数据库管理系统：MySQL 8.03. 编程语言：Python 3.84. 开发工具：Visual Studio Code四、实验步骤1. 数据库设计：根据实验要求，设计合适的数据库表结构。
- 创建学生表（student），包含学号（id）、姓名（name）、性别（gender）、年龄（age）等字段。
- 创建课程表（course），包含课程编号（id）、课程名称（name）、学分（credit）等字段。
- 创建选课表（elective），包含学生编号（student_id）、课程编号（course_id）、成绩（score）等字段。
2. 数据库建立：在MySQL中执行SQL语句，创建实验所需的数据库及表。
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS education;USE education;CREATE TABLE IF NOT EXISTS student (id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,name VARCHAR(50),gender ENUM('男', '女'),age INT);CREATE TABLE IF NOT EXISTS course (id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,name VARCHAR(100),credit INT);CREATE TABLE IF NOT EXISTS elective (student_id INT,course_id INT,score INT,PRIMARY KEY (student_id, course_id),FOREIGN KEY (student_id) REFERENCES student(id), FOREIGN KEY (course_id) REFERENCES course(id));3. 数据查询：运用SQL语句进行数据查询。
《Python财务数据分析与应用(64课时)》教学大纲
《Python财务数据分析与应用》教学大纲课程编号：课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课√专业必修课□专业选修课□学科基础课总学时： 64 讲课学时：32 实验（上机）学时：32学分：4适用对象：会计学先修课程：计算机基础一、教学目标该课程是针对会计学专业本科学生开设的，其主要目的是教会学生能够利用python语言处理和分析实际财务数据。
本课程以实际工作中的财务数据进行实训教学，达到的教学目标是：增强学生实际动手解决问题的能力，掌握python编程的基础，学会利用python处理和分析实际财务数据。
二、教学内容及其与毕业要求的对应关系重点讲授python编程基础、数据结构和数据处理、数据分析方法、数据可视化的基本思路和软件实现，python数据分析的编程是本课程的难点内容，课程拟结合实际工作中的案例数据对该部分内容进行举一反三来强化学生的学习和训练学生的数据分析思维。
课程内容以多媒体的课件讲授为主，同时上机应用python对财务数据分析的各常用方法进行实现，上机完成每种方法的练习。
采用课堂练习和课后作业方式对学生掌握知识情况进行考核，建议采用开卷或论文方式进行课程考核，本课程平时成绩占30%，期末考试成绩占70%。
三、各教学环节学时分配以表格方式表现各章节的学时分配，表格如下：（宋体，小四号字）教学课时分配四、教学内容第1章 Python编程入门1.1 Python简介1.2 Anaconda的安装与使用1.2.1 下载与安装1.2.2 Jupyter Notebook界面介绍1.2.3 Jupyter Notebook基本应用1.3 Python编程1.3.1 Python程序应用1.3.2 程序代码调试过程解析教学目标：1.财务大数据的概念、内涵和特征2.培养大数据思维，锻炼大数据逻辑3.大数据在财务工作中的应用4.大数据关键技术5.Python语言的特点6.Python的环境搭建7.Jupyter Notebook的基本使用方法教学重点、难点：Python语言、Python编程应用课程的考核要求：基于Jupyter Notebook应用环境的Python编程应用。
《利用Python进行数据分析第二版》-第14章数据分析示例（实战）
《利⽤Python进⾏数据分析第⼆版》-第14章数据分析⽰例（实战）前⾯的章节已经讲解了数据分析的基本操作，接下来就通过具体的简单分析例⼦来说明前⾯基本知识的应⽤本章原作者⽰例数据采⽤的都是美国相关数据（因为作者是外国⼈），我会从国内的⾓度，选取中国可以看到的或者找到的公开数据进⾏分析数据分析的主要步骤：1、从⽹上获取公开数据（此处是PDF）2、读取PDF中表格数据3、多页数据连接4、数据清洗和整理5、数据聚合和分组6、数据绘图与可视化7、保存绘图接下来进⾏详细的说明1、从⽹上获取公开数据（此处是PDF）此处选择的数据是“上海交通⼤学研究⽣院2018年考试及录取”统计数据，数据地址：https:///xxgs1/lssj/wnbklqtj.htm数据下载后命名为“2018.pdf”，⽅便后续数据读取，pdf部分内容截图如下：2、读取PDF格式表格数据之前章节，我们有学习读取CSV、excel等格式的数据，但是没有学习pdf，遇到问题，不放弃，寻找⽅法从百度查询，可以了解到，通过pdfplumber这个包可以处理pdf数据，我们来安装这个包：点击如下程序：会出现命令符式的⿊框，通过pip命令来安装pdfplumber包，如下：等待，直到安装完成，如果出现红字，提⽰没有安装成功，有“time out”英⽂字眼的话，⼤概率是国外软件包地址下载不稳定，那就通过国内镜像源下载国内镜像源有很多：此处我们采⽤第⼀个，清华的镜像源为例：⼀般这样就好安装成功，安装后，进⼊jupyter软件，可以导⼊测试⼀下，是否安装成功如果没有提⽰，那就代表安装成功，可以读取pdf数据了我们⾸先读取pdf第⼀页的表格数据，具体代码及读取结果如下：我们读取第⼆页pdf数据表格内容，具体代码及结果如下：其他页码的数据同样的读取逻辑，在此不再赘述，接下来采⽤已读取的这两页内容进⾏分析3、多页数据连接⾄此，我们已经有两页的数据，现在将两页的数据合并在⼀起，进⾏拼接，具体代码及运⾏结果如下：4、数据清洗和整理数据的清洗和整理，要看我们数据分析的⽬的此处我们的⽬的：分析“电⼦信息与电⽓⼯程学院”各专业推免、报名、录取的情况电⼦信息与电器⼯程学院的系所码是“030”，我们查看发现，该系所码没有，仔细核对发现，是读取数据的时候没有识别出来，如下：我们修正系所码和系所名称，具体代码及结果如下：我们为什么只修正⼀处，因为后⾯我们想对没有数据的地⽅，从上到下⾃动填充现在对整个数据集中空⽩的地⽅，就近从上到下⾃动填充，代码及运⾏结果如下：⾄此，从格式上看，我们发现⽐最初导⼊的数据更规整，更符合数据处理的要求了因为数据处理涉及到不同的数据类型，所以，我们需要查看每列数据的类型，如下：我们发现每列都是对象的类型，但是在处理数据的过程中，我们⽤到的都是整数或者浮点数，所以需要对不同的列进⾏数据转换数据转换主要⽤到astype⽅法，具体代码如下：再来看下各列数据类型：选择我们需要的数据，与“电⼦信息与电⽓⼯程学院”相关，通过系所码进⾏筛选，如下：和pdf数据⽐对，符合我们需要的数据5、数据聚合和分组接下来，我们想通过不同的专业，来看各⾃的数据，具体代码及运⾏结果如下：此处提醒⼀点，就是如果存的专业名称⼀样数据不同的，会聚合在⼀起，保留唯⼀的专业名称6、数据绘图与可视化针对分组整理后的数据，我们进⾏绘图，这个数据适合柱状图，具体代码及运⾏结果如下：针对上⾯的结果，我们发现⼏个问题：乱码、图表太⼩针对这两个问题，我们修改代码进⾏调整，调整后代码及运⾏结果如下：从图标看起来，基本符合我们的要求7、保存绘图针对上⾯绘制的图标进⾏保存，具体代码如下：运⾏该代码后，会在同样的⽂件下看到多出来⼀个这样的⽂件：找到⽂件夹的位置，打开该图⽚查看，如下：看起来还是相对清晰的，得到了图⽚，就可以⽤在其他地⽅了，例如PPT资料等以上，就是针对⼀个数据从获取-读取-整理-分析-绘图-保存的整个主要流程，其他还有很多细节，但是都离不开这个主要的流程进⾏掌握了主要流程，其他的细节就是锦上添花，可以再不断地精进了以上就是本章重点内容⽰例的说明，祝学习愉快以下链接，可以供你了解这个系列学习笔记的所有章节最新进度。
Python数据分析与应用(第2版)PPT课件(共9章)第1章 Python数据分析概述
数据分析需求的整体分析方向、分析内容，最终和需求方达成一致意见。
6
数据分析的流程
2. 数据获取
➢ 数据获取是数据分析工作的基础，是指根据需求分析的结果提取、收集数据。 ➢ 数据获取主要有两种方式：网络数据与本地数据。网络数据是指存储在互联网中的各类视频、图片、语音
和文字等信息。本地数据则是指存储在本地数据库中的生产、营销和财务等系统的数据。 ➢ 本地数据按照数据时间又可以划分为两部分，分别是历史数据与实时数据。 ➢ 历史数据是指系统在运行过程中遗存下来的数据，其数据量随系统运行时间的增加而增长；实时数据是指
最近一个单位时间周期（月、周、日、小时等）内产生的数据。 ➢ 在数据分析过程中，具体使用哪种数据获取方式，需要依据需求分析的结果而定。
7
数据分析的流程
3. 数据预处理
➢ 数据预处理是指对数据进行数据合并、数据清洗、数据标准化和数据变换，并直接用于分析建模的这一过 程的总称。
➢ 其中，数据合并可以将多张互相关联的表格合并为一张； ➢ 数据清洗可以去除重复、缺失、异常、不一致的数据； ➢ 数据标准化可以去除特征间的量纲差异； ➢ 数据变换则可以通过离散化、哑变量处理等技术满足后期分析与建模的数据要求。 ➢ 在数据分析的过程中，数据预处理的各个过程互相交叉，并没有明确的先后顺序。
《Python经济大数据分析》Python应用商品零售购物篮分析
第二步：分析热销商品
销量排行前10商品的销量及其占比情况，如下表所示。
商品名称 全脂牛奶 其他蔬菜 面包卷 苏打 酸奶 瓶装水 根茎类蔬菜 热带水果 购物袋 香肠
2513 1903 1809 1715 1372 1087 1072 1032 969 924.171% 3.955% 3.164% 2.507% 2.472% 2.380% 2.234% 2.131%
8
分析方法与过程
数据挖掘建模的总体流程：
业务系统
数据抽取
数据探索与预处理
源数 据
某
商
品
查看数据特征
零
售
热销商品分析
企
业
购
商品结构分析
物
篮
数
数据转换
据
分析与建模
结果反馈
Apriori关联 规则分 析 模型 应用
模型 优化
应 用 结 果
9
分析方法与过程
数据分析探索： 探索数据特征是了解数据的第一步。分析商品热销情况和商品结构，是为了更好地实现企业的经营目标。
rhs
支持度
置信度
lift
=> {'全脂牛奶'} 0.02664
0.368495 1.44216
=> {'全脂牛奶'} 0.024199 0.413194 1.617098
=> {'全脂牛奶'} 0.030097 0.397849 1.557043
=> {'全脂牛奶'} 0.021251 0.405039 1.58518
13
分析方法与过程
第二步：分析热销商品 销量排行前10商品的销量，如下表所 示。 通过分析热销商品的结果可知，全
数据科学技术与应用 1-数据分析基础
否
离婚
9.5
…
…
…
无法偿还债务 （是/否） 否 否 否 否 是
…
#读取数据 data = pd.read_csv(filename, index_col = 0, header = None) #准备数据 X = data.loc[ :, 1:3 ].values.astype(float) y = data.loc[ :, 4].values.astype(int)
• 帮助数据分析找到行动方向
• 数学
• 数学家是团队中解决问题的人 • 负责建立概率统计模型、进行信号处理，模式识别，
预测性分析
• 计算机科学
• 数据科学是由计算机系统来实现的 • 负责建立正确的系统架构，设计技术路线，选用开发
平台和工具，最终实现分析目标
数据科学流程
• 数据科学研究内容包括研究数据理论、数据处理以及数据管 理等
Python编译环境
• Python集成开发环境
• 如IDLE、Pycharm、Spyder等
IDLE
• 轻量级的交互式解释环境 • Python解释器附带 • Shell界面 - 交互运行
• “Anaconda Prompt”->命令行 界面->键入“IDLE”
• 文件运行界面
• Shellle”
• “数据分析”术语表示数据科学的核心工作
• 通过对已知数据的探索以及对未来情况的建模，数据分析让预测成 为可能
问题描述 目标和需求
问题
采集、存储、清洗、 标准化、转化
数据准备
数据探索
图形统计 考察数据
报表、仪表盘、图形 发布至报告或应用系统
结果可视 化
预测建模 统计模型
Python黑帽子：黑客与渗透测试编程之道(第2版)
窃取邮箱身份凭证
小试牛刀
ARP投毒
小试牛刀
pcap文件处理
小试牛刀
Python中的网络库
拓印开源网站系统的 初始结构
暴力破解目录和文件 位置
暴力破解HTML登录 表单
Python中的网络库
Python 2中的urllib2库 Python 3中的urllib库 requests库 lxml与BeautifulSoup库
目录分析
安装Kali Linux虚拟机
配置Python 3
安装IDE
保持代码整洁
1
Python网络编 程简介
2
TCP客户端
3
UDP客户端
4
TCP服务端
5
取代netcat
基于Paramiko的 SSH通信
开发一个TCP代理
SSH隧道
取代netcat
小试牛刀
开发一个TCP代理
小试牛刀
基于Paramiko的SSH通信
拓印开源网站系统的初始结构
拓印WordPress系统结构 扫描在线目标 小试牛刀
暴力破解目录和文件位置
小试牛刀
暴力破解HTML登录表单
小试牛刀
配置Burp 索
利用网页内容生成暴 破字典
Burp模糊测试插件
小试牛刀
在Burp中调用Bing搜索
小试牛刀
利用网页内容生成暴破字典
小试牛刀
创建GitHub账号 编写木马模块
编写木马配置文件
构建基于GitHub通 信的木马
构建基于GitHub通信的木马
深入探索Python的import功能 小试牛刀
键盘记录 截取屏幕
以Python风格执行 shellcode
python二级操作题流程
Python二级操作题通常包括以下几个步骤：
1. 导入必要的库：在开始编写代码之前，需要导入所需的库。
例如，如果
需要使用NumPy库，则需要在代码中导入它。
2. 读取数据：从文件中读取数据或从数据库中获取数据。
Python提供了多
种方法来读取数据，例如使用Pandas库中的read_csv()函数来读取CSV文件。
3. 数据清洗：对数据进行清洗和预处理，例如删除重复项、处理缺失值、
转换数据类型等。
4. 数据分析：对数据进行统计分析、可视化等操作，例如计算平均值、中
位数、标准差等，或者使用matplotlib库绘制图表。
5. 模型训练：使用机器学习算法对数据进行训练，例如使用scikit-learn
库中的支持向量机（SVM）或决策树（DT）算法。
6. 模型评估：评估模型的性能，例如计算准确率、召回率、F1分数等指标。
7. 预测：使用训练好的模型对新的数据进行预测。
以上是Python二级操作题的一般流程，具体步骤可能会因题目而异。
利用Python进行数据分析
O'Reilly精品图书系列利用Python进行数据分析Python for Data Analysis（美）麦金尼（McKinney,W.） 著唐学韬 译ISBN：978-7-111-43673-7本书纸版由机械工业出版社于2014年出版，电子版由华章分社（北京华章图文信息有限公司）全球范围内制作与发行。
版权所有，侵权必究客服热线：+ 86-10-68995265客服信箱：service@官方网址：新浪微博 @研发书局腾讯微博 @yanfabookO'Reilly Media,Inc.O'Reilly Media通过图书、杂志、在线服务、调查研究和会议等方式传播创新知识。
自1978年开始，O'Reilly一直都是前沿发展的见证者和推动者。
超级极客们正在开创着未来，而我们关注真正重要的技术趋势——通过放大那些“细微的信号”来刺激社会对新科技的应用。
作为技术社区中活跃的参与者，O'Reilly的发展充满了对创新的倡导、创造和发扬光大。
O'Reilly为软件开发人员带来革命性的“动物书”；创建第一个商业网站（GNN）；组织了影响深远的开放源代码峰会，以至于开源软件运动以此命名；创立了Make杂志，从而成为DIY革命的主要先锋；公司一如既往地通过多种形式缔结信息与人的纽带。
O'Reilly的会议和峰会集聚了众多超级极客和高瞻远瞩的商业领袖，共同描绘出开创新产业的革命性思想。
作为技术人士获取信息的选择，O'Reilly现在还将先锋专家的知识传递给普通的计算机用户。
无论是通过书籍出版，在线服务或者面授课程，每一项O'Reilly的产品都反映了公司不可动摇的理念——信息是激发创新的力量。
“O'Reilly Radar博客有口皆碑。
” ——Wired“O'Reilly凭借一系列（真希望当初我也想到了）非凡想法建立了数百万美元的业务。
第三单元第10课三、《分析图表》教学设计2023—2024学年人教版初中信息技术七年级上册
1.标题：图表的概念和类型
2.内容：
-柱状图：展示数据在不同类别中的数量或频率。
-折线图：展示数据随时间或类别的变化趋势。
-饼图：展示数据在不同类别中的比例或构成。
-散点图：展示两个变量之间的关系或趋势。
-条形图：类似于柱状图，展示数据在不同类别中的数量或频率。
3.总结：图表是数据的一种可视化呈现方式，通过图表可以更直观地展示数据信息。图表类型包括柱状图、折线图、饼图等，它们各有特点和适用场景。
（3）学会利用图表进行数据分析
（4）培养学生的数据意识和数据分析能力
2.教学难点
（1）图表的概念和类型的理解
图表是一种数据呈现方式，包括柱状图、折线图、饼图等。学生需要理解图表的概念，掌握不同类型图表的特点和适用场景。
（2）图表的制作方法
学生需要掌握图表的制作方法，包括数据的收集、整理、选择合适的图表类型等。同时，学生还需要学会使用信息技术工具进行图表的制作。
重点题型整理
1.题型一：图表的概念和类型的识别
-题目：请识别以下图表并说出它们的特点。
-答案：柱状图、折线图、饼图等。
2.题型二：图表的制作方法
-题目：请说明如何制作一个柱状图。
-答案：收集数据、整理数据、选择合适的图表类型、使用图表制作工具等。
3.题型三：图表数据分析
-题目：请分析以下柱状图，回答问题。
-教师将鼓励学生积极参与课堂讨论，提出问题和解答问题。
-教师将鼓励学生制作图表，并利用图表进行数据分析。
5.学生自我评价与反馈：
-学生将对自己的课堂表现进行评价，指出自己的优点和需要改进的地方。
-学生将对小组讨论成果进行评价，表扬自己的合作精神和成果。
-学生将对随堂测试进行评价，找出自己的正确答案和错误答案，并给出反馈。
深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析
书籍以实践案例的形式进行了结尾。第七章“实战案例”提供了三个不同领域 的应用案例，包括金融数据分析、电商数据分析和社会科学研究。这些案例不 仅帮助读者将理论知识应用到实际场景中，也提供了解决问题的新思路和新方 法。
《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》这本书的目录结构合 理，内容丰富且实用。这本书不仅适合初学者快速上手Pandas，也适合有一 定基础的开发者提升技能。无论大家是数据分析师、数据科学家还是对数据处 理感兴趣的开发者，这本书都会是大家学习Pandas的宝贵资源。
深入浅出Pandas：利用Python进行 数据处理与分析
读书笔记
01 思维导图
03 精彩摘录 05 目录分析
目录
02 内容摘要 04 阅读感受 06 作者简介
思维导图
本书关键字分析思维导图
分析
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ基础
进行
数据
深入
读者
进行
深入浅 出
分析
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介绍
深入浅出
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帮助
可以
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领域
利用
再者，这本书对Pandas的高级功能做了深入的探讨。对于希望在数据处理和 分析上有更深入研究的读者来说，这是一本理想的参考书。书中的一些高级特 性，如矢量化操作、多表操作、分组和聚合等等，都为读者提供了强大的工具 和思考空间。
然而，这本书并不是没有不足之处。对于初学者来说，书中的一些概念和操作 可能会有些难以理解。尽管作者试图通过简单的语言来解释这些概念，但对于 没有Python和数据处理经验的初学者来说，可能需要花费更多的时间和精力 来理解。
精彩摘录
在数据处理和数据分析领域，Python语言及其强大的库Pandas已经成为了一 种不可或缺的工具。这本书，《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理 与分析》为我们揭示了Pandas的深度和广度，展示了其灵活性和功能性。以 下是一些从书中提炼的精彩摘录，这些摘录将帮助我们更好地理解和使用 Pandas。
Python数据分析与应用 第2版 第8章 企业所得税预测分析
目录
1
了解企业所得税预测的背景与方法
2
分析企业所得税数据特征的相关性
3 使用Lasso回归选取企业所得税预测的关键特征
4
使用灰色预测和SVR构建企业所得税预测模型
2
分析企业所得税预测背景
1. 企业所得税简介和需求
➢ 企业所得税是国家对境内的企业和其他取得收入的组织的生产经营所得和其他所得征收的一种所得税。 ➢ 企业所得税在组织财政收入、促进社会经济发展、实施宏观调控等方面具有重要的作用，主要体现在以下
两个方面。 • 财政收入作用：企业所得税是国家第二大主体税种，对国家税收收入作用非常重要。 • 宏观调控作用：企业所得税是国家实施税收优惠政策的最主要的税种，有减免税降低税率、加计扣除、
加速折旧、投资抵免、减计收入等众多的税收优惠措施，是贯彻国家产业政策和社会政策，实施宏观 调控的主要政策工具。 ➢ 为了对政府进行宏观调控，以及各项政策的制定，需要根据2005年~2019年的企业所得税收入预测2020、 2021年的所得税值，同时需对预测模型进行检验以确保模型的可信度。
7
了解企业所得税预测的方法
➢ 在已有研究的基础上运用Lasso特征选择方法来研究影响地方企业所得税的因素。 ➢ 在Lasso特征选择的基础上，鉴于灰色预测对少量数据预测其优良性能，对单个选定的特征建立灰色预测
模型，得到这些特征在2020年和2021年的预测值。 ➢ 由于支持向量回归具有较强的适用性和容错能力，所以使用该回归方法对历史数据建立训练模型，将灰色
4
使用灰色预测和SVR构建企业所得税预测模型
10
了解相关性分析
➢ 相关性分析是指对两个或多个具备相关性的特征元素进行分析，从而衡量两个特征因素的相关密切程度。 ➢ Pearson相关系数可用于量度两个特征X和Y之间的相互关系（线性相关的强弱），是较为简单的一种相关
数据分析实战：利用python对心脏病数据集进行分析
数据分析实战：利用python对心脏病数据集进行分析我们都很害怕生病，但感冒发烧这种从小到大的疾病我们已经麻木了，因为一星期他就会好，但是随着长大，各种发炎、三高、心脏病、冠心病响应而生。
心脏病作为一种发作起来让人看了就觉得恐怖的疾病，每年不知道夺走多少生命。
而那些患病健在的人们也必须在自己后续的生命里割舍太多东西，以防止心脏病发作。
没有得病的时候，我们永远觉得它离自己很远。
我对心脏病的认知就是这样，我不知道它患病的原因，也不知哪些原因会引起心脏病。
而患病后如何保持正常生活等等，一概不知。
今天在kaggle上看到一个心脏病数据（数据集下载地址和源码见文末），那么借此深入分析一下。
数据集读取与简单描述首先导入library和设置好超参数，方便后续分析。
import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns通过对数据集读取和描述可以得到这两个表格：可以看到有303行14列数据，每列的标题是age、sex、cp、……、target。
他们就像每次去医院的化验单，非专业人士很多都不认识。
所以利用官方的解释翻译后含义如下：•age: 该朋友的年龄•sex: 该朋友的性别 (1 = 男性, 0 = 女性)•cp: 经历过的胸痛类型（值1：典型心绞痛，值2：非典型性心绞痛，值3：非心绞痛，值4：无症状）•trestbps: 该朋友的静息血压（入院时的毫米汞柱）•chol: 该朋友的胆固醇测量值，单位：mg/dl•fbs: 人的空腹血糖（> 120 mg/dl，1=真；0=假）•restecg: 静息心电图测量（0=正常，1=患有ST-T波异常，2=根据Estes的标准显示可能或确定的左心室肥大）•thalach: 这朋友达到的最大心率•exang: 运动引起的心绞痛（1=有过；0=没有）•oldpeak: ST抑制，由运动引起的相对于休息引起的（“ ST”与ECG图上的位置有关。
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2022
1 准备工作
1.1 本书内容
1.1.1 什么类型的数据
1 准备工作
1.2.1 Python 作为胶水
1.2.2 解 决“双语 言”难题
1.2.3 为 何不使用 Python
1.2 为何利用Python进行数据 分析
1.3.1 NumP y
1.3.4 IPython 与Jupyter
1 准备工作
码示例 例数据 入约定
语
1.6 快速浏览本书
02
2 Python语言基础、IPython 及Jupyter notebook
2 Python语言基础、IPython及Jupyter notebook
2.1 Python 解释器
2.2 IPython 基础
2.3 Python 语言基础
2.2.1 运行IPython命令行
1.3 重要的Python库
1.3.2 panda s
1.3.5 SciPy
1.3.3 matpl otlib
1.3.6 scikitlearn
1 准备工作
1.3 重要的Python库
1.3.7 statsmodels
1 准备工作
0 1
1.4.1 Windows
0 4
1.4.4 安 装及更新 Python包
利用Python进行数据分析(原书第2版)
演讲人
2021-11-11
01
1 准备工作
2017
1 准备工作
1.2 为何利用 Python进行
数据分析21
1.6 快速浏览 本书
01
02
03
04
05
06
1.1 本书内容
2018
1.3 重要的 Python库
2020
1.5 社区和会 议
0 2
1.4.2 Apple （OS X和 macOS）
0 5
1.4.5 Python 2和
Python 3
0 3
1.4.3 GNU/Lin
ux
0 6
1.4.6 集成 开发环境和 文本编辑器
1.4 安装与设置
1 准备工作
01
02
03
04
1.6.1 代 1.6.2 示 1.6.3 导 1.6.4 术
5.2.2 轴向 上删除条目
5 pandas入门
5.2 基本功能
5.2.3 索引、 选择与过滤
5.2.6 函数 应用和映射
5 pandas入门
A
5.2.7 排序和排 名
5.2.8 含有重复 标签的轴索引
B
5.2 基本功能
5 pandas入门
1
5.3.1 相关性和协方差
2
5.3.2 唯一值、计数和成员属性
5.1 pandas 数据结构介 绍
5.2 基本功 能
5.3 描述性 统计的概述 与计算
5.4 本章小 结
5 pandas入门
5.1.1 Series
5.1.2 DataFrame
5.1.3 索引对 象
5.1 pandas数据结构介绍
5.2.4 整数 索引
5.2.5 算术 和数据对齐
5.2.1 重建 索引
的推导式
3.1 数据结构和序列
3.2.1 命名空间、作用域和 本地函数
3.2.3 函数是对象
3.2.5 柯里化：部分参数应 用
3.2.2 返回多个值
3.2.4 匿名（Lambda）函 数
3.2.6 生成器
3 内建数据结构、函数及文件
3.2 函数
3 内建数据结构、函数及文件
3.2 函数
3.2.7 错误和异常处理
4.1.2 ndarray
的数据类型
01
4.1.1 生成 ndarray
4.1 NumPy ndarray：多维 数组对象
4 NumPy基础：数组与 向量化计算
4.1 NumPy ndarray：多维数组 对象
4.1.7 数组转置和换轴
4 NumPy基础：数组与向量化计算
4.3.1 将条件逻辑作 为数组操作
2.2.3 Tab补全 2.2.5 %run命令
2.2.2 运行Jupyter notebook
2.2.4 内省
2.2.6 执行剪贴板中的程序
2 Python语言基础、IPython及Jupyter notebook
2.2 IPython基础
2 Python语言基础、IPython及Jupyter notebook
文件
02
6.1.2 将数 据写入文
3 内建数据结构、函数 及文件
3.3 文件与操作系统
3.3.1 字节与Unicode文 件
04
4 NumPy基础：数 组与向量化计算
4 NumPy基础：数组与向量化计算
A
C
E
4.2 通用函数：快 速的逐元素数组函
数
4.4 使用数组进行 文件输入和输出
4.6 伪随机数生 成
4.1 NumPy
4.3 使用数组进
4.3.2 数学和统计方 法
4.3.3 布尔值数组的 方法
4.3.4 排序
4.3.5 唯一值与其他 集合逻辑
4.3 使用数组进行面向数组编 程
4 NumPy基础：数组与向量化计算
4.7 示例：随机漫步
4.7.1 一次性模拟多次随机漫 步
05
5 pandas入门
5 pandas入门
01
02
03
04
2.2.7 终端快捷键
A
2.2.8 关于魔术命令
B
2.2.9 matplotlib集 成
C
2.2 IPython基础
2 Python语言基础、IPython及Jupyter notebook
2.3.1 语言语 义
2.3.2 标量类 型
2.3.3 控制流
2.3 Python语言基础
03
3 内建数据结构、 函数及文件
3 内建数据结构、函数及文件
A
3.1 数据 结构和序
列
B
3.2 函数
C
3.3 文件 与操作系
统
D
3.4 本 章小结
3 内建数据结构、函数及文件
0
0
0
1
2
3
3.1.1 元 组
0 4
3.1.2 列 表
0 5
3.1.3 内 建序列函
数
0
6
3.1.4 字 典
3.1.5 集 合
3.1.6 列表、 集合和字典
4.5 线性代数
ndarray：多维数 组对象
行面向数组编程
B
D
F
4 NumPy基础：数组与向量化计算
4.7 示例： 随机漫步
4.8 本章小 结
4 NumPy基础：数组与向量化计算
06
4.1.6 神奇 索引
05
4.1.5 布尔
索引
04
4.1.4 基础
索引与切片
03
4.1.3 NumPy
数组算术
02
5.3 描述性统计的概述与计算
06
6 数据载入、存储 及文件格式
6 数据载入、存储及文件格式
6.1 文本 格式数据 的读写
6.2 二 进制格 式
6.3 与 Web API交互
6.4 与 数据库 交互
6.5 本 章小结
6 数据载入、 存储及文件格 式
6.1 文本格式数据的读写
01
6.1.1 分块 读入文本