《Python数据分析基础(第2版)/“十三五”全国统计规划教材》通过真实案例,全面介绍python3编程基础及其数据分析工具的应用,培养读者通过数据提出问题、分析问题、解决问题以及对分析结果评价的能力。全书内容包括:python3基本配置和编程基础、面向对象编程及并行处理、数据预处理、数据描述与可视化、统计推断、相关分析、关联分析、回归分析、主成分和因子分析、聚类、判别与分类、列联分析、对应分析、定性数据分析、时间序列分析、神经网络与深度学习等,将数据分析工作中的基本理论、方法和应用进行深入剖析。

第1章 Python编程基础
1.1 Python系统配置
1.2 Python基础知识
1.2.1 帮助
1.2.2 标识符
1.2.3 行与缩进
1.2.4 变量与对象
1.2.5 数字与表达式
1.2.6 运算符
1.2.7 字符串
1.2.7.1 转义字符
1.2.7.2 字符串格式化
1.2.7.3 字符串的内置方法
1.2.8 日期和时间
1.3 数据结构与序列
1.3.1 列表
1.3.1.1 列表索引和切片
1.3.1.2 列表操作
1.3.1.3 内置列表函数
1.3.1.4 列表方法
1.3.2 元组
1.3.3 字典
1.3.4 集合
1.3.5 推导式
1.4 语句与控制流
1.4.1 条件语句
1.4.2 循环语句
1.4.2.1 while循环
1.4.2.2 for循环
1.4.2.3 循环控制
1.5 函数
1.5.1 函数的��数
1.5.2 全局变量与局部变量
1.5.3 匿名函数
1.5.4 递归和闭包
1.5.5 柯里化与反柯里化
1.5.6 常用的内置高阶函数
1.5.6.1 filter函数
1.5.6.2 map函数
1.5.6.3 reduce函数
1.6 迭代器、生成器和装饰器
1.6.1 迭代器
1.6.2 生成器
1.6.3 装饰器

第2章 Python编程进阶
2.1 类
2.1.1 声明类
2.1.2 方法
2.1.2.1 实例方法
2.1.2.2 类方法
2.1.2.3 静态方法
2.1.3 属性
2.1.3.1 实例属性和类属性
2.1.3.2 私有属性和公有属性
2.1.4 继承
2.1.4.1 隐式继承
……

第3章 数据预处理
第4章 数据描述
第5章 统计图形与可视化
第6章 简单统计推断
第7章 方差分析
第8章 非参数检验
第9章 相关分析与关联分析
第10章 回归分析
第11章 离散因变量模型
第12章 主成分与因子分析
第13章 列联分析与对应分析
第14章 聚类
第15章 判别与分类
第16章 神经网络与深度学习
第17章 时间序列分析
附录:各章图形