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1 (p1): 第1章 Python环境搭建与使用
1 (p1-1): 1.1 Anaconda的安装和使用
1 (p1-1-1): 1.1.1 Anaconda的安装
3 (p1-1-2): 1.1.2 Anaconda的使用
5 (p1-2): 1.2 Jupyter Notebook的使用
5 (p1-2-1): 1.2.1 更改工作空间
7 (p1-2-2): 1.2.2 界面介绍与使用
9 (p2): 第2章 NumPy入门和实战
9 (p2-1): 2.1 ndarray多维数组
9 (p2-1-1): 2.1.1 创建ndarray数组
12 (p2-1-2): 2.1.2 ndarray对象属性
13 (p2-1-3): 2.1.3 ndarray数据类型
15 (p2-1-4): 2.1.4 数组变换
18 (p2-1-5): 2.1.5 NumPy的随机数函数
20 (p2-2): 2.2 数组的索引和切片
21 (p2-2-1): 2.2.1 数组的索引
23 (p2-2-2): 2.2.2 数组的切片
24 (p2-2-3): 2.2.3 布尔型索引
26 (p2-2-4): 2.2.4 花式索引
26 (p2-3): 2.3 数组的运算
26 (p2-3-1): 2.3.1 数组和标量间的运算
27 (p2-3-2): 2.3.2 通用函数
28 (p2-3-3): 2.3.3 条件逻辑运算
30 (p2-3-4): 2.3.4 统计运算
31 (p2-3-5): 2.3.5 布尔型数组运算
32 (p2-3-6): 2.3.6 排序
33 (p2-3-7): 2.3.7 集合运算
34 (p2-3-8): 2.3.8 线性代数
34 (p2-4): 2.4 数组的存取
35 (p2-4-1): 2.4.1 数组的存储
35 (p2-4-2): 2.4.2 数组的读取
35 (p2-5): 2.5 综合示例——图像变换
38 (p3): 第3章 pandas入门和实战
38 (p3-1): 3.1 pandas数据结构
38 (p3-1-1): 3.1.1 创建Series数据
40 (p3-1-2): 3.1.2 创建DataFrame数据
43 (p3-1-3): 3.1.3 索引对象
44 (p3-2): 3.2 pandas索引操作
45 (p3-2-1): 3.2.1 重新索引
46 (p3-2-2): 3.2.2 更换索引
48 (p3-2-3): 3.2.3 索引和选取
52 (p3-2-4): 3.2.4 操作行和列
53 (p3-3): 3.3 pandas数据运算
54 (p3-3-1): 3.3.1 算术运算
55 (p3-3-2): 3.3.2 函数应用和映射
56 (p3-3-3): 3.3.3 排序
57 (p3-3-4): 3.3.4 汇总与统计
58 (p3-3-5): 3.3.5 唯一值和值计数
59 (p3-4): 3.4 层次化索引
59 (p3-4-1): 3.4.1 层次化索引简介
60 (p3-4-2): 3.4.2 重排分级顺序
61 (p3-4-3): 3.4.3 汇总统计
61 (p3-5): 3.5 pandas可视化
61 (p3-5-1): 3.5.1 线形图
63 (p3-5-2): 3.5.2 柱状图
66 (p3-5-3): 3.5.3 直方图和密度图
67 (p3-5-4): 3.5.4 散点图
68 (p3-6): 3.6 综合示例——小费数据集
68 (p3-6-1): 3.6.1 数据分析流程
68 (p3-6-2): 3.6.2 数据来源
69 (p3-6-3): 3.6.3 定义问题
69 (p3-6-4): 3.6.4 数据清洗
70 (p3-6-5): 3.6.5 数据探索
73 (p4): 第4章 外部数据的读取与存储
73 (p4-1): 4.1 文本数据的读取与存储
73 (p4-1-1): 4.1.1 CSV文件的读取
80 (p4-1-2): 4.1.2 TXT文件的读取
81 (p4-1-3): 4.1.3 文本数据的存储
82 (p4-2): 4.2 JSON和Excel数据的读取与存储
82 (p4-2-1): 4.2.1 JSON数据的读取与存储
85 (p4-2-2): 4.2.2 Excel数据的读取与存储
87 (p4-3): 4.3 数据库的读取与存储
87 (p4-3-1): 4.3.1 连接数据库
88 (p4-3-2): 4.3.2 读取数据库
90 (p4-3-3): 4.3.3 存储数据库
90 (p4-4): 4.4 Web数据的读取
90 (p4-4-1): 4.4.1…