●前言 i
第一部分 開發環境
第1章 Python集成開發環境操作概述 3
1.1 IDLE集成開發環境的安裝 3
1.1.1 IDLE編譯器的下載 3
1.1.2 查看是否安裝成功 5
1.2 Anaconda集成開發環境的安裝 6
1.2.1 Anaconda的下載 6
1.2.2 Anaconda 的安裝 7
1.2.3 查看是否安裝成功 11
1.2.4 管理虛擬環境 12
1.3 PyCharm集成開發環境概述 15
1.3.1 PyCharm的介紹 15
1.3.2 PyCharm的下載和安裝 15
1.3.3 PyCharm的使用 18
1.3.4 通過PyCharm安裝擴展庫 22
第二部分 課堂上機實驗指導
第2章 Python內置對像與結構化程序設計 25
2.1 目的要求 25
2.2 上機指導 25
2.3 上機練習 28
第3章 函數 30
3.1 目的要求 30
3.2 上機指導 30
3.3 上機練習 36
第4章 面向對像編程 37
4.1 目的要求 37
4.2 上機指導 37
4.3 上機練習 49
第5章 字符串及文件操作 50
5.1 目的要求 50
5.2 上機指導 50
5.2.1 字符串操作 50
5.2.2 文本文件 54
5.2.3 Excel文件操作 58
5.3 上機練習 62
第6章 數據分析及可視化 65
6.1 目的要求 65
6.2 上機指導 65
6.2.1 科學計算numpy庫 65
6.2.2 數據分析pandas庫 68
6.2.3 數據可視化 81
6.3 上機練習 88
第7章 Python數據爬蟲 90
7.1 目的要求 90
7.2 上機指導 90
7.3 上機練習 95
第三部分 課 程 設 計
第8章 課程設計指導 99
8.1 題目要求：學生成績數據分析 99
8.2 需求分析 102
8.3 概要設計 102
8.4 詳細設計 102
8.4.1 主函數詳細設計 102
8.4.2 功能選擇模塊詳細設計 103
8.4.3 數據讀取及預處理模塊詳細設計 105
8.4.4 數據選擇及導出模塊詳細設計 107
8.4.5 數據分類彙總模塊詳細設計 111
8.4.6 數據計算及排序模塊詳細設計 111
8.4.7 數據統計模塊詳細設計 112
8.4.8 數據可視化模塊詳細設計 113
8.5 完整參考代碼 116
8.6 結果分析 122
第9章 資源環境類數據綜合分析 123
題目一 2010年美國5個有名城市空氣質量分析 123
題目二 2006～2010年美國5個有名城市空氣中SO2污染情況分析 124
題目三 2006～2010年美國5個有名城市空氣中O3污染情況分析 126
題目四 2006～2010年美國5個有名城市空氣中NO2污染情況分析 127
題目五 2006～2010年美國5個有名城市空氣中CO污染情況分析 128
題目六 2010～2014年北京市PM2.5數據分析 130
題目七 2010～2014年北京市地面溫度數據分析 131
題目八 2010～2014年北京市風力數據分析 132
題目九 2008～2013年世界各國PM2.5數據分析 133
題目十 2008～2013年世界各國PM10數據分析 134
第10章 海洋科學類數據綜合分析 136
題目十一 1870～2018年Nino 1+2區海平面溫度異常分析 136
題目十二 1870～2018年Nino 3區海平面溫度異常分析 138
題目十三 1870～2018年Nino 4區海平面溫度異常分析 141
題目十四 1870～2018年Nino 3.4區海平面溫度異常分析 143
題目十五 1866～2018年南方濤動指數SOI數據分析 146
題目十六 1824～2018年北大西洋濤動指數NAO數據分析 148
第11章 經濟類數據綜合分析 150
題目十七 2000～2010年英語電影預算與受歡迎程度數據分析 150
題目十八 2000～2015年電影評分數據分析 151
題目十九 1990～2018年華語電影預算與收入數據分析 153
題目二十 1990～2018年電影上映時長與受歡迎程度數據分析 154
題目二十一 1916～2016年電影票房與主演演員人氣數據分析 156
題目二十二 1916～2016年電影盈利與主演演員人氣數據分析 157
第12章 政治類數據綜合分析 159
題目二十三 2016年美國總統大選唐納德·特朗普（Donald Trump）支持率數據分析 159
題目二十四 2016年美國總統大選希拉裡·克林頓（Hillary Clinton）支持率數據分析 160
題目二十五 2016年美國總統大選加裡·約翰遜（Gary Johnson）支持率數據分析 162
第13章 生活類數據綜合分析 165
題目二十六 共享單車租賃用戶數據分析 165
題目二十七 共享單車租賃時間數據分析 166
題目二十八 共享單車租賃時天氣數據分析 168
題目二十九 共享單車租賃時溫度數據分析 169
題目三十 共享單車租賃時風速數據分析 170
題目三十一 2006～2010年不同類型房屋售價數據分析 172
題目三十二 房屋形狀對評估及售價影響分析 174
題目三十三 房屋供暖繫統類型對評估及售價影響分析 176
題目三十四 廚房裝修類型對評估及售價影響分析 179
題目三十五 地下車庫情況對評估及售價影響分析 181
題目三十六 2007年7月居民家庭用電數據分析 183
參考文獻 185
