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專欄：《Linux內(nèi)核設(shè)計(jì)思想與源碼分析》

隨著我國(guó)企業(yè)數(shù)字化和信息化的深入，企業(yè)對(duì)辦公自動(dòng)化的效率和靈活性要求越來(lái)越高。Python作為一種開(kāi)源的軟件應(yīng)用開(kāi)發(fā)方式，通過(guò)提供強(qiáng)大豐富的庫(kù)文件包，極大地簡(jiǎn)化了應(yīng)用開(kāi)發(fā)過(guò)程，降低了技術(shù)門(mén)檻。Python開(kāi)發(fā)有哪些優(yōu)勢(shì)、挑戰(zhàn)以及實(shí)踐方法呢？

一、Python是辦公自動(dòng)化的重要工具

在我們的日常工作中，有不少工作是重復(fù)的，例如不少辦公文檔的處理工作等，這些重復(fù)工作如果用Python來(lái)實(shí)現(xiàn)辦公自動(dòng)化，效率將會(huì)高很多。

大量的數(shù)據(jù)、眾多的文檔，如果用手工來(lái)操作，不僅效率低下，而且出錯(cuò)率也高。

Python可以用來(lái)處理Word、Excel、PPT、PDF、Access、mysql、Sqlserver、圖形圖像等工作中常見(jiàn)的格式文件，也擅長(zhǎng)做網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)，在人機(jī)交互場(chǎng)景下，使用效率也相當(dāng)高。

對(duì)于編程初學(xué)者來(lái)說(shuō)，Python是目前幾乎唯一的可以快速上手的辦公自動(dòng)化工具，可以大大提高業(yè)務(wù)工作效率，使自己從繁重的事務(wù)性工作中解脫出來(lái)。

二、Python是提升職場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的利器

現(xiàn)代職場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈，職場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)無(wú)外乎專業(yè)技能競(jìng)爭(zhēng)、辦公技能競(jìng)爭(zhēng)、IT和數(shù)據(jù)技能競(jìng)爭(zhēng)、情商和團(tuán)隊(duì)合作等幾個(gè)方面，IT和數(shù)據(jù)技能在職場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中的比重在不斷提高。通過(guò)Python的學(xué)習(xí)，可以顯著提高員工的IT和數(shù)據(jù)技能，從而在職場(chǎng)中立于不敗之地。

三、Python是企業(yè)數(shù)字化的重要平臺(tái)

目前不少企業(yè)均高度關(guān)注企業(yè)數(shù)字化，部分企業(yè)數(shù)字化的過(guò)程已經(jīng)在進(jìn)行中，數(shù)字化在提高企業(yè)運(yùn)行效率、科學(xué)決策、轉(zhuǎn)變經(jīng)營(yíng)模式等方面起到了重要作用，Python作為免費(fèi)開(kāi)源的數(shù)據(jù)處理工具，在企業(yè)數(shù)字化中扮演著重要的角色，無(wú)論是數(shù)據(jù)匯總和清洗，還是數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)等方面，python都能夠輕松實(shí)現(xiàn)。同時(shí)Python應(yīng)用成本低廉，這使得更多的企業(yè)傾向于使用python。

四、Python是AI發(fā)展的重要通道之一

2023年以來(lái)，AI在全球發(fā)展風(fēng)起云涌，以chatGPT為代表的AI技術(shù)發(fā)展進(jìn)入了一個(gè)快車(chē)道，在AI開(kāi)發(fā)和應(yīng)用工具上，Python是一個(gè)重要的基礎(chǔ)工具。實(shí)際上，大多數(shù)AI相關(guān)的模型和算法，在python中都已經(jīng)有實(shí)現(xiàn)，包括人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、模式識(shí)別、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)等，因此掌握了Python之后，就意味著掌握了AI開(kāi)發(fā)的一個(gè)重要工具。

總之，對(duì)于Python的學(xué)習(xí)和掌握為開(kāi)發(fā)者提供了一個(gè)高效、靈活的應(yīng)用開(kāi)發(fā)新范式。通過(guò)掌握Python的使用方法和結(jié)合自定義開(kāi)發(fā)，開(kāi)發(fā)者可以快速構(gòu)建出功能豐富、性能優(yōu)良的應(yīng)用。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場(chǎng)景的不斷拓展，基于Python的開(kāi)發(fā)未來(lái)會(huì)發(fā)揮更大的作用。

編輯推薦
編程材料可以從這本書(shū)了解到，Python應(yīng)該有哪些功能點(diǎn)，以及基于Python的應(yīng)用是如何從 0 到 1 開(kāi)發(fā)出來(lái)的。

Python提供龐大而且強(qiáng)大的庫(kù)文件的集合，可提升開(kāi)發(fā)速度，降低開(kāi)發(fā)門(mén)檻，讓非技術(shù)人員也可以自己開(kāi)發(fā)應(yīng)用。本書(shū)不僅包含詳細(xì)的代碼實(shí)現(xiàn)，還從編程初學(xué)者的視角出發(fā)，詳細(xì)介紹Python編程工具的環(huán)境、python代碼的調(diào)試過(guò)程以及程序調(diào)試思路，以幫助初學(xué)者能夠快速上手Python編程。

內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書(shū)分為兩大部分：

第一部分（第1~7章）為Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)篇，主要介紹Python的工作環(huán)境、編程基礎(chǔ)、Excel數(shù)據(jù)文件的操作、Pandas數(shù)據(jù)包的應(yīng)用等。對(duì)于編程菜鳥(niǎo)，這部分內(nèi)容是必學(xué)內(nèi)容，不僅可以幫助大家快速掌握Python編程的基礎(chǔ)知識(shí)，還能快速入門(mén)數(shù)據(jù)操作和分析。學(xué)完這部分內(nèi)容，讀者就可以應(yīng)對(duì)工作中大部分初級(jí)Python數(shù)據(jù)分析類工作。

第二部分（第8~15章）為Python數(shù)據(jù)分析高級(jí)篇，著重介紹Python在諸多數(shù)據(jù)分析模型中的應(yīng)用，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、相關(guān)與回歸、分類、決策樹(shù)、關(guān)聯(lián)分析、降維等重要和經(jīng)典的數(shù)據(jù)模型，另外還介紹了爬蟲(chóng)的諸多案例和實(shí)踐。對(duì)于有了一定

Python編程基礎(chǔ)的老鳥(niǎo)，可以直接從這部分開(kāi)始閱讀，通過(guò)學(xué)習(xí)這部分內(nèi)容，可以快速掌握各種Python數(shù)據(jù)分析高級(jí)技法，成長(zhǎng)為中高級(jí)數(shù)據(jù)分析人員。

作者簡(jiǎn)介
紀(jì)賀元
本科畢業(yè)于大連理工大學(xué)計(jì)算機(jī)系，碩士畢業(yè)于復(fù)旦大學(xué)。長(zhǎng)期從事數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)和咨詢工作，擅長(zhǎng)Excel、VBA、Python、Sql、Powerbi工具等的開(kāi)發(fā)和培訓(xùn)。精通統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)建模，擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)建模和優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等。

Python基礎(chǔ)篇 1

第1章 學(xué)習(xí)Python的好處 2

1.1 Python的特色 2

1.1.1語(yǔ)句簡(jiǎn)單易懂 3

1.1.2 幾乎包羅萬(wàn)象的包 4

1.1.3 超高的知名度和應(yīng)用面 5

1.2 學(xué)習(xí)Python的收獲 6

1.2.1 工作效率的提升 6

1.2.2 工作能力增強(qiáng) 6

1.2.3職業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的提高 7

1.3 如何高效地學(xué)習(xí)Python 7

1.3.1 打好編程基礎(chǔ) 7

1.3.2 多攢代碼 7

1.3.3 學(xué)會(huì)并且精通代碼調(diào)試 8

1.3.4 傷其五指不如斷其一指 8

第2章 Python的工作環(huán)境 10

2.1 Python工作環(huán)境的構(gòu)成 10

2.1.1 Python的核心軟件 10

2.1.2 Anaconda 11

2.1.3 IDE工具 12

2.2 安裝過(guò)程中的常見(jiàn)問(wèn)題 12

2.3 Python中的兩種解釋器 13

2.4 包的安裝 20

2.4.1 在線安裝 20

2.4.2 離線安裝 21

2.5 Pycharm中的解釋器配置 24

2.5.1 兩種解釋器在Pycharm中的配置方法 24

2.5.2 Anaconda中第三方包的配置 29

2.6 編譯py文件生成.exe文件 31

第3章 適合小白的Python編程基礎(chǔ) 35

3.1 與文件系統(tǒng)相關(guān)的5個(gè)常見(jiàn)問(wèn)題 35

3.2 編碼格式 40

3.3 Python編程中的一些特殊之處 42

3.4 Python中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 43

3.4.1 序列 43

3.4.2 列表 45

3.4.3 元祖 47

3.3.5 集合 53

3.5 Python基礎(chǔ)語(yǔ)句 54

第4章 Python編程調(diào)試能力 58

4.1 程序調(diào)試的幾個(gè)常識(shí) 58

4.2 Python代碼常見(jiàn)錯(cuò)誤類型 58

4.3程序調(diào)試方法 59

4.3.1 程序調(diào)試的基本操作 59

4.3.2 程序調(diào)試的基本方法 73

第5章 Excel和txt文件的讀寫(xiě)操作 75

5.1 text文件讀寫(xiě)包 75

5.2 Excel讀寫(xiě)的四重循環(huán) 76

5.3 openpyxl包 78

5.4 xlsxwriter包 81

第6章 數(shù)據(jù)處理神器pandas 84

6.1 pandas的安裝 84

6.2 pandas的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 85

6.3 pandas數(shù)據(jù)處理 89

6.3.1 從Excel文件讀取數(shù)據(jù) 89

6.3.2 切片 90

6.3.3 排序、篩選與分類匯總 92

6.3.4 數(shù)據(jù)合并 97

6.4 pandas統(tǒng)計(jì)分析 102

6.4.1統(tǒng)計(jì)分析指標(biāo) 102

6.4.2 pandas繪圖 107

6.5 其他功能 107

第7章 Matplotlib圖形呈現(xiàn)包 109

7.1 Matplotlib包介紹 109

7.2 Matplotlib包繪制常用線形的方法 109

7.2.1 折線圖 109

7.2.2 散點(diǎn)圖 117

7.2.3 柱狀圖 117

7.2.4 餅圖 118

7.2.5 直方圖 122

7.3 圖的部件繪制代碼 123

7.4 繪圖綜合示例 127

Python數(shù)據(jù)分析高級(jí)篇 130

第8章 數(shù)據(jù)預(yù)處理 131

8.1數(shù)據(jù)預(yù)處理的目標(biāo)和方法 131

8.1.1 縮放法 131

8.1.2 分段轉(zhuǎn)換 135

8.1.3 定性數(shù)據(jù)定量化 136

8.1.4 數(shù)據(jù)填充 137

8.2 Python數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法 138

第9章 數(shù)據(jù)分析的常見(jiàn)問(wèn)題和方法 141

9.1 數(shù)據(jù)分析的常見(jiàn)問(wèn)題 141

9.1.1 數(shù)據(jù)采集問(wèn)題 141

9.1.2 數(shù)據(jù)描述問(wèn)題 142

9.1.3 數(shù)據(jù)間關(guān)系的界定和挖掘問(wèn)題 142

9.1.4 時(shí)間序列（預(yù)測(cè)）問(wèn)題 142

9.2 數(shù)據(jù)分析的常見(jiàn)方法 143

9.2.1 標(biāo)識(shí)分析法 143

9.2.2 排序分析方法 144

9.2.3 漏斗分析方法 144

9.2.4 二八分析法 146

9.2.5 異常值分析法 147

9.2.6 對(duì)比分析法 152

9.2.7 分組（類）分析法 155

9.2.8 因果關(guān)系判斷法 155

9.2.9 假設(shè)排除分析法 156

9.2.10 趨勢(shì)分析法 156

第10章 相關(guān)與回歸 158

10.1相關(guān) 158

10.1.1相關(guān)分析的含義 158

10.1.2相關(guān)分析在Excel軟件中的實(shí)現(xiàn) 159

10.1.3相關(guān)分析的Python代碼實(shí)現(xiàn) 164

10.2回歸 167

10.2.1線性回歸 168

10.2.2非線性回歸 171

10.2.3多元線性回歸 173

10.2.4 Logistic回歸 175

第11章 分類 178

11.1 KNN鄰近算法 178

11.2 聚類原理 181

11.3 聚類在Python中的實(shí)現(xiàn) 183

第12章 決策樹(shù) 186

12.1 決策樹(shù)原理 186

12.2 決策樹(shù)代碼解析 187

第13章 關(guān)聯(lián)分析 194

13.1關(guān)聯(lián)分析原理 194

13.2關(guān)聯(lián)分析的數(shù)據(jù)預(yù)處理 197

13.3 Python關(guān)聯(lián)分析代碼解析 199

第14章 降維技術(shù) 203

14.1 為什么要降維？ 203

14.2 用python實(shí)現(xiàn)主成分分析 205

第15章 通過(guò)爬蟲(chóng)獲取數(shù)據(jù)的方法與實(shí)踐 209

15.1 爬蟲(chóng)基本原理 209

15.2 爬蟲(chóng)爬取內(nèi)容 210

15.3 爬蟲(chóng)爬取實(shí)踐 210

15.3.1 新聞資訊類網(wǎng)站爬取 210

15.3.2 圖片類網(wǎng)站爬取 212

15.3.3 金融類數(shù)據(jù)爬取 213

15.3.4 電商類數(shù)據(jù)爬取 214

15.4 應(yīng)用爬取的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析 216

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前言
為什么要寫(xiě)這本書(shū)
我在培訓(xùn)行業(yè)耕耘了十多年，這么多年來(lái)作為專門(mén)培訓(xùn)數(shù)據(jù)分析的老師，我對(duì)于數(shù)據(jù)方面的書(shū)籍一直很關(guān)心，市面上絕大多數(shù)數(shù)據(jù)分析相關(guān)的書(shū)，我基本都看過(guò)，我發(fā)現(xiàn)市面上現(xiàn)在從編程小白（菜鳥(niǎo)）的視角入手的Python數(shù)據(jù)分析書(shū)還是比較少的。這么多年做數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)培訓(xùn)和咨詢，讓我對(duì)于培訓(xùn)學(xué)員（基本都是數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的菜鳥(niǎo)）的實(shí)際需求了解很深，對(duì)于他們的心態(tài)、知識(shí)儲(chǔ)備、痛點(diǎn)都心里有數(shù)。比如，不少剛剛上手Python的菜鳥(niǎo)都很關(guān)心Python的腳本如何編譯成exe可執(zhí)行文件，雖然他們自己可以通過(guò)相關(guān)軟件完成編譯執(zhí)行，但是他們的領(lǐng)導(dǎo)或者客戶可能根本不會(huì)安裝編譯軟件并且搭建編程環(huán)境。再比如，菜鳥(niǎo)往往對(duì)很枯燥的程序調(diào)試過(guò)程感到厭煩和恐懼，但是程序調(diào)試在編程中的重要性不言而喻。他們?cè)趧倓偵鲜謱?xiě)腳本的時(shí)候遇到程序錯(cuò)誤就會(huì)不知所措，這時(shí)合理使用程序調(diào)試可以幫他們更快找到問(wèn)題。程序調(diào)試不僅在診斷程序錯(cuò)誤方面作用巨大，在閱讀Python腳本方面的作用也很明顯，Python的對(duì)象以及對(duì)象中的屬性和方法，對(duì)于編程菜鳥(niǎo)來(lái)說(shuō)都是比較晦澀難懂的，如果熟練掌握了程序調(diào)試技巧，大部分的Python腳本都會(huì)變得更加易懂。我針對(duì)這樣的需求，撰寫(xiě)了本書(shū)。

簡(jiǎn)言之，這是一本專門(mén)寫(xiě)給編程菜鳥(niǎo)的Python數(shù)據(jù)分析書(shū)，無(wú)論是章節(jié)編排、內(nèi)容組織還是語(yǔ)言風(fēng)格，都以編程菜鳥(niǎo)學(xué)數(shù)據(jù)分析的實(shí)際情況來(lái)安排。

讀者對(duì)象
本書(shū)針對(duì)的讀者對(duì)象如下：

Python數(shù)據(jù)分析的初學(xué)者。通過(guò)本書(shū)可以快速掌握Python數(shù)據(jù)分析的各項(xiàng)基礎(chǔ)技能，獲得Python數(shù)據(jù)分析相關(guān)職位，應(yīng)對(duì)Python數(shù)據(jù)分析的實(shí)際工作。

Python編程的初學(xué)者和愛(ài)好者。通過(guò)本書(shū)不僅可以學(xué)到入門(mén)Python的基礎(chǔ)知識(shí)，還可以通過(guò)Python在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的應(yīng)用，深入理解Python的編程實(shí)踐。

開(kāi)設(shè)Python數(shù)據(jù)分析的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的老師和學(xué)員。本書(shū)脫胎于一線培訓(xùn)課程，所以原生適合廣大培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的老師和學(xué)員使用。

初、中級(jí)Python編程人員。通過(guò)Python在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的應(yīng)用，深入理解Python的編程實(shí)踐。

剛剛畢業(yè)準(zhǔn)備進(jìn)入Python數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域或者正在進(jìn)行實(shí)習(xí)的編程“菜鳥(niǎo)”。通過(guò)本書(shū)不僅可以獲得入門(mén)知識(shí)，還能獲得貼近真實(shí)職場(chǎng)工作場(chǎng)景的實(shí)踐。

大中專院校的老師和學(xué)生。

如何閱讀本書(shū)
本書(shū)分為2篇，Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)篇和Python數(shù)據(jù)分析高級(jí)篇。

如果你是一名初學(xué)者，請(qǐng)一定從第1章開(kāi)始學(xué)習(xí)。如果你是一名經(jīng)驗(yàn)豐富的編程老手，可以從直接學(xué)習(xí)第二部分，但是若是可以快速瀏覽第一部分也會(huì)有所收獲，比如學(xué)到Python相對(duì)于其他高級(jí)語(yǔ)言的不同之處。

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