●入門篇
第1章數據分析基礎2
1.1數據分析是什麼2
1.2為什麼要做數據分析2
1.2.1現狀分析3
1.2.2原因分析3
1.2.3預測分析3
1.3數據分析究竟在分析什麼4
1.3.1總體概覽指標4
1.3.2對比性指標4
1.3.3集中趨勢指標4
1.3.4離散程度指標5
1.3.5相關性指標5
1.3.6相關關繫與因果關繫6
1.4數據分析的常規流程6
1.4.1熟悉工具6
1.4.2明確目的7
1.4.3獲取數據7
1.4.4熟悉數據7
1.4.5處理數據7
1.4.6分析數據8
1.4.7得出結論8
1.4.8驗證結論8
1.4.9展示結論8
1.5數據分析工具：Excel與Python8
實踐篇
第2章熟悉鍋——Python基礎知識12
2.1Python是什麼12
2.2Python的下載與安裝13
2.2.1安裝教程.13
2.2.2IDE與IDLE17
2.3介紹JupyterNotebook17
2.3.1新建JupyterNotebook文件17
2.3.2運行你的第一段代碼19
2.3.3重命名JupyterNotebook文件19
2.3.4保存JupyterNotebook文件19
2.3.5導入本地JupyterNotebook文件20
2.3.6JupyterNotebook與Markdown21
2.3.7為JupyterNotebook添加目錄21
2.4基本概念26
2.4.1數26
2.4.2變量26
2.4.3標識符27
2.4.4數據類型28
2.4.5輸出與輸出格式設置28
2.4.6縮進與注釋29
2.5字符串30
2.5.1字符串的概念30
2.5.2字符串的連接30
2.5.3字符串的復制30
2.5.4獲取字符串的長度30
2.5.5字符串查找31
2.5.6字符串索引31
2.5.7字符串分隔32
2.5.8移除字符32
2.6數據結構——列表33
2.6.1列表的概念33
2.6.2新建一個列表33
2.6.3列表的復制34
2.6.4列表的合並34
2.6.5向列表中素34
2.6.6獲取列表中值出現的次數35
2.6.7獲取列表中值出現的位置35
2.6.8獲取列表中指定位置的值36
2.6.9刪除列表中的值36
2.6.10對列表中的值進行排序37
2.7數據結構——字典37
2.7.1字典的概念37
2.7.3字典的keys()、values()和items()方法37
2.8數據結組38
2.組的概念38
2.8.2新組38
2.8.組的長度38
2.8.素39
2.組與列表相互轉換39
2.8.6zip()函數39
2.9運算符40
2.9.1算術運算符40
2.9.2比較運算符40
2.9.3邏輯運算符41
2.10循環語句41
2.10.1for循環41
2.10.2while循環42
2.11條件語句43
2.11.1if語句43
2.11.2else語句44
2.11.3elif語句45
2.12函數46
2.12.1普通函數47
2.12.2匿名函數48
2.13高級特性49
2.13.1列表生成式49
2.13.2map函數50
2.14模塊50
第3章Pandas數據結構51
3.1Series數據結構51
3.1.1Series是什麼51
3.1.2創建一個Series52
3.1.3利用index方法獲取Series的索引53
3.1.4利用values方法獲取Series的值53
3.2DataFrame表格型數據結構53
3.2.1DataFrame是什麼53
3.2.2創建一個DataFrame54
3.2.3獲取DataFrame的行、列索引56
3.2.4獲取DataFrame的值56
第4章準備食材——獲取數據源57
4.1導入外部數據57
4.1.1導入.xlsx文件57
4.1.2導入.csv文件60
4.1.3導入.txt文件63
4.1.4導入sql文件65
4.2新建數據67
4.3熟悉數據67
4.3.1利用head預覽前幾行67
4.3.2利用shape獲取數據表的大小68
4.3.3利用info獲取數據類型69
4.3.4利用describe獲取數值分布情況71
第5章淘米洗菜——數據預處理73
5.1缺失值處理73
5.1.1缺失值查看73
5.1.2缺失值刪除75
5.1.3缺失值填充77
5.2重復值處理78
5.3異常值的檢測與處理81
5.3.1異常值檢測81
5.3.2異常值處理82
5.4數據類型轉換83
5.4.1數據類型83
5.4.2類型轉換84
5.5索引設置86
5.5.1為無索引表添加索引86
5.5.2重新設置索引87
5.5.3重命名索引88
5.5.4重置索引89
第6章菜品挑選——數據選擇91
6.1列選擇91
6.1.1選擇某一列/某幾列91
6.1.2選擇連續的某幾列92
6.2行選擇93
6.2.1選擇某一行/某幾行93
6.2.2選擇連續的某幾行94
6.2.3選擇滿足條件的行95
6.3行列同時選擇96
6.3.1普通索引+普通索引選擇指定的行和列97
6.3.2位置索引+位置索引選擇指定的行和列97
6.3.3布爾索引+普通索引選擇指定的行和列98
6.3.4切片索引+切片索引選擇指定的行和列98
6.3.5切片索引+普通索引選擇指定的行和列99
第7章切配菜品——數值操作100
7.1數值替換100
7.1.1一對一替換100
7.1.2多對一替換102
7.1.3多對多替換103
7.2數值排序104
7.2.1按照一列數值進行排序104
7.2.2按照有缺失值的列進行排序106
7.2.3按照多列數值進行排序106
7.3數值排名108
7.4數值刪除110
7.4.1刪除列110
7.4.2刪除行111
7.4.3刪除特定行112
7.5數值計數113
7.6唯一值獲取114
7.7數值查找115
7.8區間切分116
7.9插入新的行或列119
7.10行列互換120
7.11索引重塑121
7.12長寬表轉換122
7.12.1寬表轉換為長表123
7.12.2長表轉換為寬表125
7.13apply()與applymap()函數126
第8章開始烹調——數據運算127
8.1算術運算127
8.2比較運算128
8.3彙總運算129
8.3.1count非空值計數129
8.3.2sum求和130
8.3.3mean求均值130
8.3.4max求優選值131
8.3.5min求最小值132
8.3.6median求中位數132
8.3.7mode求眾數133
8.3.8var求方差134
8.3.9std求標準差134
8.3.10quantile求分位數135
8.4相關性運算136
第9章炒菜計時器——時間序列138
9.1獲取當前時刻的時間138
9.1.1返回當前時刻的日期和時間138
9.1.2分別返回當前時刻的年、月、日138
9.1.3返回當前時刻的周數139
9.2指定日期和時間的格式140
9.3字符串和時間格式相互轉換141
9.3.1將時間格式轉換為字符串格式141
9.3.2將字符串格式轉換為時間格式141
9.4時間索引142
9.5時間運算145
9.5.1兩個時間之差145
9.5.2時間偏移145
第10章菜品分類——數據分組/數據透視表148
10.1數據分組148
10.1.1分組鍵是列名150
10.1.2分組鍵是Series151
10.1.3神奇的aggregate方法152
10.1.4對分組後的結果重置索引153
10.2數據透視表154
第11章水果拼盤——多表拼接158
11.1表的橫向拼接158
11.1.1連接表的類型158
11.1.2連接鍵的類型160
11.1.3連接方式163
11.1.4重復列名處理165
11.2表的縱向拼接165
11.2.1普通合並166
11.2.2索引設置167
11.2.3重疊數據合並167
第12章盛菜裝盤——結果導出169
12.1導出為.xlsx文件169
12.1.1設置文件導出路徑170
12.1.2設置Sheet名稱170
12.1.3設置索引170
12.1.4設置要導出的列171
12.1.5設置編碼格式171
12.1.6缺失值處理172
12.1.7無窮值處理172
12.2導出為.csv文件173
12.2.1設置文件導出路徑173
12.2.2設置索引174
12.2.3設置要導出的列174
12.2.4設置分隔符號174
12.2.5缺失值處理174
12.2.6設置編碼格式175
12.3將文件導出到多個Sheet175
第13章菜品擺放——數據可視化176
13.1數據可視化是什麼176
13.2數據可視化的基本流程176
13.2.1整理數據176
13.2.2明確目的177
13.2.3尋找合適的表現形式177
13.3圖表的基素177
13.4Excel與Python可視化179
13.5建立畫布和坐標繫179
13.5.1建立畫布179
13.5.2用add_subplot函數建立坐標繫180
13.5.3用plt.subplot2grid函數建立坐標繫182
13.5.4用plt.subplot函數建立坐標繫183
13.5.5用plt.subplots函數建立坐標繫184
13.5.6幾種創建坐標繫方法的區別185
13.6設置坐標軸185
13.6.1設置坐標軸的標題185
13.6.2設置坐標軸的刻度187
13.6.3設置坐標軸的範圍190
13.6.4坐標軸的軸顯示設置191
13.7其他圖表格式的設置191
13.7.1網格線設置191
13.7.2設置圖例193
13.7.3圖表標題設置195
13.7.4設置數據標簽197
13.7.5圖表注釋198
13.7.6數據表199
13.8繪制常用圖表201
13.8.1繪制折線圖201
13.8.2繪制柱形圖204
13.8.3繪制條形圖208
13.8.4繪制散點圖209
13.8.5繪制氣泡圖211
13.8.6繪制面積圖212
13.8.7繪制樹地圖213
13.8.8繪制雷達圖215
13.8.9繪制箱形圖217
13.8.10繪制餅圖218
13.8.11繪制圓環圖220
13.8.12繪制熱力圖221
13.8.13繪制水平線和垂直線223
13.9繪制組合圖表224
13.9.1折線圖+折線圖224
13.9.2折線圖+柱形圖225
13.10繪制雙坐標軸圖表226
13.10.1繪制雙y軸圖表227
13.10.2繪制雙x軸圖表228
13.11繪圖樣式設置228
進階篇
第14章典型數據分析案例234
14.1利用Python實現報表自動化234
14.1.1為什麼要進行報表自動化234
14.1.2什麼樣的報表適合自動化234
14.1.3如何實現報表自動化235
14.2自動發送電子郵件239
14.3假如你是某連鎖超市的數據分析師241
14.3.1哪些類別的商品比較暢銷242
14.3.2哪些商品比較暢銷242
14.3.3不同門店的銷售額占比243
14.3.4哪些時間段是超市的客流高峰期244
14.4假如你是某銀行的數據分析師245
14.4.1是不是收入越高的人壞賬率越低246
14.4.2年齡和壞賬率有什麼關繫247
14.4.3家庭人口數量和壞賬率有什麼關繫248
第15章NumPy數組250
15.1NumPy簡介250
15.2NumPy數組的生成250
15.2.1生成一般數組251
15.2.2生成特殊類型數組251
15.2.3生成隨機數組253
15.3NumPy數組的基本屬性255
15.4NumPy數組的數據選取256
15.4.1一維數據選取256
15.4.2多維數據選取257
15.5NumPy數組的數據預處理259
15.5.1NumPy數組的類型轉換259
15.5.2NumPy數組的缺失值處理260
15.5.3NumPy數組的重復值處理260
15.6NumPy數組重塑261
15.6.1一維數組重塑261
15.6.2多維數組重塑261
15.6.3數組轉置262
15.7NumPy數組合並262
15.7.1橫向合並262
15.7.2縱向合並263
15.8常用數據分析函數264
15.素級函數264
15.8.2描述統計函數264
15.8.3條件函數266
15.8.4集合關繫266

集Python、Excel、數據分析為一體是本書的一大特色。本書圍繞整個數據分析的常規流程:工具熟悉-獲取數據-數據熟悉-數據處理-數據分析-分析結果進行Excel 和Python 對比實現，告訴你每一個過程中都會用到什麼？過程與過程之間有什麼聯繫。這樣一本書既可以作為繫統學習數據分析流程操作的說明書，也可以作為一本數據分析師案頭推薦的實操工具書，隨時備查。本書通過對比Excel 功能操作去學習Python 的實現代碼，而不是直接上來就學習Python代碼，大大降低了學習門檻，消除了讀者對代碼的恐懼心理。適合剛入行的數據分析師，也適合對Excel 比較熟練的數據分析師，或從事其他崗位想提高工作效率的職場人。

張俊紅 著