大纲
一、Python数据分析基础
二、Numpy运用
三、Pandas数据分析运用
四、数据可视化实战
五、Python统计分析
六、案例实战
Python数据分析基础
- 一、Python数据分析基础
- 1. python下载安装
- 2. Jupyter notebook快捷操作
- 3. Jupyter notebook的其他操作
- 4. 简单代码编写
- 5. Python数据类型
- (1)Python中有哪些数据类型
- (2)字符串+讲解样式
- 6. python数据结构
- (1)列表
- (2)元组
- (3)集合
- (4)字典
- 7. 控制语句
- (1)条件语句
- (2)循环语句
- (3)其他语句
- 8. 函数介绍
- 9. json文件解析
- 10. 字符串处理
- 11. Python高级函数
- (1)lambda函数(匿名函数)
- (2)map函数
- (3)reduce函数
- (4)filter函数
- 12. Python数据分析常用库
- (1)Numpy介绍
- (2)Pandas介绍
- (3)Matplotlib和其他库介绍
一、Python数据分析基础
1. python下载安装
2. Jupyter notebook快捷操作
清空输出:Cell→All Output→Clear
修改 jupyter notebook的默认文件夹位置:https://www.bbsmax.com/A/qVdeWB4AJP/
3. Jupyter notebook的其他操作
4. 简单代码编写
5. Python数据类型
(1)Python中有哪些数据类型
(2)字符串+讲解样式
6. python数据结构
(1)列表
a = [1, 2, 3, 4, 5]
- a.append(x):添加元素、列表等
- a.extend([x]):添加列表中的元素
- a.pop(x):删除指定位置;空,删除最后一个
- del a:删除
- a.count(x):出现次数
- a.index(x):出现的位置
- a.insert(位置, x):某个位置插入
- a.remove(x):删除某个
- a.reverse(x):反向排序
- a.sort(x):排序
- max(a):最大值
- min(a):最小值
- len(a):长度
(2)元组
元组里的元素不能修改
(3)集合
集合中的元素不能重复
a_set = {1, 2, 3, 4 ,5, 6, 6}
- a_set.add(x):添加集合元素
- a_set.remove(x):删除集合元素
- {x}.insubset(a_set):判断x是否被包含在a_set中
- ‘-’、‘|’、‘&’、‘<’、‘^’:差集,并集,交集,子集、非并交集
- a_set.difference(b_set):差集
- a_set.union(b_set):并集
- a_set.intersection(b_set):交集
- a_set.symmetric_difference(b_set):非并交集
(4)字典
dict_1 = {‘name’:‘小明’, ‘id’:‘1001’}
dict_a = dict(name=‘小明’,age=35,id=‘1001’)
7. 控制语句
(1)条件语句
(2)循环语句
- for循环
- while循环
(3)其他语句
- break
- continue
- pass
- try…except
8. 函数介绍
- 内置函数
- 第三方模块相关行数
- 自定义函数
- 局部变量
- 全局变量
9. json文件解析
10. 字符串处理
- 转义字符
- 字符串格式化
- 字符串方法
11. Python高级函数
- lambda函数
- map函数
- reduce函数
- filter函数