JupyterNotebook数据分析入门与实战 pdf下载

1.轻松入门
详细介绍Jupyter Notebook 基础操作，手把手教你学会使用Jupyter Notebook。
2.进阶技能
使用pandas 进行数据分析，掌握Python数据分析核心技能。
3.精彩实战
使用Matplotlib 和Bokeh 绘制多种图形，轻松实现数据可视化。

Jupyter Notebook 被广泛用作数据分析的工具或学习Python 的开发环境。本书共10章，重点介绍了如何使用Jupyter Notebook 进行数据可视化分析，包括Jupyter Notebook 的基础操作、使用pandas 进行数据分析、使用Matplotlib 绘图、完全掌握Matplotlib、使用Bokeh 绘图、完全掌握Bokeh、自定义Jupyter Notebook、使用云端Jupyter Notebook、用Jupyter Notebook 编写Ruby 和R 语言等内容。

第 1章导入Jupyter Notebook
1-1　Project Jupyter 的起源　2
1-2　利用Anaconda 构建环境　3
在Windows上安装Anaconda　3
在macOS　上安装Anaconda　10
1-3　conda 命令的使用方法　14
使用conda命令进行包管理　15
删除和更新软件包　15
Anaconda虚拟环境　16
激活虚拟环境　16
关闭conda环境　17
1-4　设置环境支持中文　18
绘制图形时的乱码问题　18
安装中文字体　19
使用中文字体　20
通过配置文件设置中文字体　24

第　2章Jupyter Notebook 的基础操作
2-1　在Jupyter Notebook 上运行代码　28
新建Notebook　28
运行代码　30
变量和函数的定义及用法　31
使用Python的标准库　32
使用代码补全功能　34
2-2　Jupyter Notebook 的界面　34
File菜单　34
Edit　菜单　35
View　菜单　36
Insert　菜单　38
Cell菜单　38
Kernel菜单　39
Widgets菜单　40
Help菜单　40
工具栏　40
2-3　Jupyter Notebook 的快捷键　42
编辑模式与命令模式　42
显示快捷键一览　42
常用的快捷键　43
2-4　Jupyter Notebook 的保存和复用　44
Notebook文件（．ipynb文件）的内部结构　44
保存文件　45
Auto　Save 功能　46
Checkpoint　46
读取文件并复用　47
2-5　使用Markdown 和公式　47
什么是Markdown　47
使用Markdown　47
使用Markdown　为Notebook的内容写注释　49
使用公式　50
上传图片　51
2-6　使用魔法命令　52
Shell脚本（命令行）的使用方法　52
魔法命令的基本用法　52
常用的魔法命令　53
%history　55
%ls　55
%autosave　56
%matplotlib　56
2-7　共享Jupyter Notebook 的方法　58
在GitHub上公开Notebook　58
nbviewer　59
第3章使用pandas进行数据分析
63
3-1　pandas 的特点　64
3-2　样本数据的说明　64
anime．csv文件　65
anime_master．csv文件　66
anime_split_genre．csv文件　67
anime_genre_top10．csv文件　67
anime_genre_top10_pivoted．csv文件　68
anime_stock_price．csv文件　68
anime_stock_returns．csv文件　69
4816．csv文件、3791．csv文件、n225．csv文件　69
3-3　Series　70
新建Series　71
使用标签选择数据　71
通过指定位置选择数据　72
使用布尔值选择数据　73
3-4　DataFrame　74
新建DataFrame　75
使用标签选择数据　75
使用iloc选择数据　76
通过指定列名选择数据　77
使用布尔值选择数据　77
3-5　读取各种格式的数据　78
读取CSV　文件　78
读取Excel　文件　81
使用SQL　读取　82
读取HTML　文件　82
3-6　数据处理　83
用布尔值筛选数据　84
使用where方法筛选数据　84
修改数据　85
去掉缺失值　85
数据类型　87
排序　90
应用函数到每个元素　90
3-7　统计计算　93
快速统计汇总　94
3-8　交叉统计　96
使用groupby()统计　96
使用pivot_table()统计　98
交叉统计　98
3-9　时间序列数据的处理　100
获取股票价格　100
使用时间序列数据的函数　101
DatetimeIndex　103
筛选时间序列数据　105
采样　107
3-10　数据可视化　108
在Notebook中显示图表　108
使用Series　绘图　109
使用DataFrame绘图　110
创建折线图　111
创建散点图　112
创建柱形图　113
创建直方图　115
创建箱形图　115
创建饼图　116

第4章使用Matplotlib绘图
4-1　Matplotlib 是什么　118
4-2　绘图基础　119
绘制图表准备工作　119
Figure和Subplot　120
使用add_subplot()添加Subplot　121
使用subplots()来配置Subplot　123
应用样式表　124
4-3　折线图　125
创建折线图　126
活用折线图　127
绘制双轴图表　129
4-4　散点图　131
创建散点图　131
活用散点图　132
创建分组散点图　135
4-5　柱形图　136
创建柱形图　137
活用柱形图　138
创建分组柱形图　140
活用分组柱形图　142
创建堆积柱形图　144
活用堆积柱形图　146
4-6　直方图　147
创建直方图　147
活用直方图　149
创建各式各样的直方图　152
4-7　箱形图　159
创建箱形图　159
活用箱形图　161
批量设定箱形图样式　163
设置每个箱子的样式　166
4-8　饼图　168
绘制饼图　169
饼图的样式　170
活用饼图　172

第5章完全掌握Matplotlib
5-1　绘制各种图形　176
绘制圆弧　176
绘制箭头　177
绘制圆形　178
绘制正多边形　179
绘制椭圆　180
绘制扇形　180
绘制矩形　181
绘制多边形　182
5-2　设置图形对象和子图样式　183
设置图形对象的样式　183
设置子图样式　184
设置子图之间的边距　184
5-3　设置颜色与颜色映射　187
设置颜色和透明度　187
指定颜色　188
使用颜色映射　189
5-4　设置线条样式　191
设置线条颜色和粗细　192
设置线条头部的形状　193
设置线条连接点的形状　193
设置线条的类型　194
设置虚线以及虚线头的形状　196
设置虚线的连接点形状　196
5-5　设置字体和文本框样式　197
绘制文本　198
设置字体样式　199
设置文本框样式　200
设置文本框的水平对齐方式　201
设置文本框的垂直对齐方式　202
设置文本框内文本的水平对齐方式　203
设置文本框内文本的行间距　204
旋转文本框　204
5-6　设置图形的轴和刻度　207
设置轴的范围　207
统一轴设置　208
设置对数轴　209
设置多个轴　210
设置轴标签　211
设置主刻度与主刻度线标签　212
设置刻度样式　213
设置刻度线　215
5-7　图例与标题　216
设置图例　216
设置图例位置　217
设置子图标题　219
设置图形标题　220
设置图例和标题样式　221
5-8　绘图样式表　222
导出样式列表　222
应用样式　223
5-9　导出文件　223
导出文件　224
设置导出绘图对象的样式　225
导出时调整大小　226
5-10　show() 函数　228
show()　函数　228
确认plt．show()　的操作内容　229
使用Matplotlib绘制图形的两种风格　232

第6章使用Bokeh绘图
6-1　Bokeh 是什么　236
6-2　Bokeh 的特点　237
与Matplotlib的不同之处　237
3　种级别的接口　237
6-3　绘图基础　240
导入必须要用到的模块　240
把图形输出到Notebook上　241
创建Chart　实例　241
调整图形属性　241
输出图形　242
输出图形至HTML　文件　242
6-4　折线图　243
使用类列表类型数据　243
使用字典类型数据　244
使用DataFrame类型数据　245
中级别接口　246
6-5　散点图　248
颜色区分　249
中级别接口　250
6-6　柱形图　251
使用类列表类型数据　252
使用字典类型数据　252
使用DataFrame类型数据　252
聚合　254
分组　254
创建堆积柱形图　255
中级别接口　256
6-7　直方图　258
使用类列表类型数据　258
使用DataFrame类型数据　258
颜色区分　260
创建相对频率直方图　261
中级别接口　261
6-8　箱形图　262
6-9　饼图　263
使用类列表类型数据　264
使用字典类型数据　264
使用DataFrame类型数据　265
分组　265

第7章完全掌握Bokeh
7-1　绘制各种图形　268
绘制文本　268
绘制基本图形　269
绘制可变形状的图形　269
绘制直线　275
带标签的数据（ColumnDataSource）　276
7-2　设置各种对象属性　277
指定参数值　277
设置对象属性　278
7-3　设置颜色　278
可配置的属性　278
设置颜色　279
通过设置alpha属性调整对象的透明度　281
不同位置设置不同颜色　281
Bokeh．palettes模块　281
7-4　设置各种线条样式　283
可配置的属性　283
设置线条粗细　284
设置线条颜色　284
设置线条连接点　285
设置线条头部　286
设置线条类型　287
7-5　设置文本　288
可配置的属性　288
设置字体　289
设置字体大小　289
设置字体样式　290
设置文本颜色　290
设置文本的水平对齐方式　291
设置文本的垂直对齐方式　292
7-6　设置图属性　292
设置图的大小　292
设置图的背景颜色　293
设置图的边距　293
设置图的外边框　294
设置图的标题　295
7-7　设置图形样式　297
设置图形样式　297
在选中/　释放图形时设置样式　298
7-8　设置轴属性　299
指定起始位置和结束位置并设置轴范围　299
用指定元素来设置轴范围　300
设置时间序列轴　301
设置对数轴　302
设置多个轴　302
7-9　设置轴样式　304
设置轴样式　304
设置轴的显示范围　305
刻度样式　305
设置刻度标签样式　305
设置刻度比例的长度　306
调整刻度线　306
7-10　设置刻度线样式　309
设置主刻度线样式　309
设置辅刻度线样式　309
设置阴影　310
设置刻度线的范围　310
7-11　设置图例　311
设置图例样式　311
设置图例的位置　312
设置图例的布局　313
设置图例内部　314
7-12　设置多图布局　315
垂直排列　315
横向排列　315
在网格中排列①　316
在网格中排列②　316
自定义显示位置　317
7-13　活用绘图工具的交互式操作　317
设置工具栏的位置　317
选择内置工具　319
修改工具的激活状态　321
设置Hover工具　322
7-14　绘制交互式实时图形　324
动态修改图表　324
动态修改图形　325
绘制动画　326
运用ipywidgets进行交互式可视化　327

第8章自定义Jupyter　Notebook
8-1　设置启动选项　330
启动设定　330
使用配置文件　332
8-2　自定义样式　334
使用CSS　334

第9章使用云端Jupyter　Notebook
9-1　Cloud Datalab-Google Cloud Platform　338
Cloud　Datalab　338
启动Cloud　Datalab　339
使用Cloud　Datalab　340
连接到Cloud　Datalab　343
如何使用Cloud　Datalab　344
使用BigQuery进行数据分析　346
显示图表　348
9-2　Azure Notebooks-Microsoft Azure　349
Azure　Notebooks的特点　349
支持的运行环境　350
基本用法　350
Library与Notebook　351
如何使用Notebook　354
安装其他软件包　354

第　10章用Jupyter Notebook 编写Ruby和R
10-1　用Jupyter Notebook 编写Ruby　358
什么是iruby　358
安装iruby　358
使用Jupyter　Notebook编写Ruby　362
使用daru进行数据分析　363
使用Nyaplot绘图　364
10-2　用Jupyter Notebook 编写R　365
安装R　365
安装IRkernel　367
用Jupyter　Notebook编写R　367
使用R　进行数据分析　368

附录
A-1　交互式ipywidgets　372
安装ipywidgets　372
用interact()　函数实现　372
可使用的窗口控件　374
处理事件　374
窗口控件的布局　375
与可视化工具联动　376
A-2　制作幻灯片　380
幻灯片制作流程　382
转换为幻灯片用的文件　384
幻灯片放映文件　386
Slide　Type　386
A-3　JupyterLab　387
安装和启动　387
选项卡功能　388
Code　Console　389