python数据分析与应用源数据和代码

【实例简介】
python数据分析随书的源代码和源数据，适合新手入门！
【实例截图】
【核心代码】
《Python数据分析与应用》源数据和代码
└── Python数据分析与应用
├── 第1章
│   ├── HelloWorld.html
│   └── 第1章选择题答案.txt
├── 第2章
│   ├── 习题程序
│   │   ├── code
│   │   │   └── 第2章操作题.py
│   │   └── 第2章选择题答案.txt
│   └── 任务程序
│   ├── code
│   │   ├── 任务2.1 认识NumPy数组对象ndarray.py
│   │   ├── 任务2.2 认识NumPy矩阵与通用函数.py
│   │   └── 任务2.3 NumPy数值计算基础.py
│   ├── data
│   │   └── iris_sepal_length.csv
│   └── tmp
│   ├── arr.txt
│   ├── save_arr.npy
│   ├── savez_arr.npz
│   └── y=x^2.png
├── 第3章
│   ├── 习题程序
│   │   ├── code
│   │   │   └── 第3章操作题.py
│   │   ├── data
│   │   │   └── iris.npz
│   │   ├── tmp
│   │   │   ├── iris各特征箱线图.png
│   │   │   └── iris散点图.png
│   │   └── 第3章选择题答案.txt
│   ├── 任务程序
│   │   ├── code
│   │   │   ├── 任务3.1 了解绘图基础语法与常用参数.py
│   │   │   ├── 任务3.2 分析特征间的关系.py
│   │   │   └── 任务3.3 分析特征内部数据分布与分散状况.py
│   │   ├── data
│   │   │   └── 国民经济核算季度数据.npz
│   │   └── tmp
│   │   ├── 2000-2017各产业国民生产总值箱线图.png
│   │   ├── 2000-2017年各产业季度生产总值散点图.png
│   │   ├── 2000-2017年季度各产业生产总值折线图.png
│   │   ├── 2000-2017年季度各行业生产总值折线子图.png
│   │   ├── 2000-2017年季度各行业生产总值散点子图.png
│   │   ├── 2000-2017年季度生产总值折线图.png
│   │   ├── 2000-2017年季度生产总值散点图.png
│   │   ├── 2000-2017年季度生产总值点线图.png
│   │   ├── 2017年第一季度各产业国民生产总值直方图.png
│   │   ├── 2017年第一季度各产业生产总值占比饼图.png
│   │   ├── sincos.png
│   │   ├── y=x^2.png
│   │   ├── 修改rc参数后sin曲线.png
│   │   ├── 国民生产总值分散情况箱线图.png
│   │   ├── 国民生产总值构成分布直方图.png
│   │   ├── 国民生产总值构成分布直方图直方图.png
│   │   ├── 国民生产总值构成分布饼图.png
│   │   ├── 无法显示中文标题sin曲线.png
│   │   ├── 显示中文标题sin曲线.png
│   │   └── 默认sin曲线.png
│   └── 实训数据
│   └── populations.npz
├── 第4章
│   ├── 习题程序
│   │   ├── code
│   │   │   └── 第4章操作题.py
│   │   ├── data
│   │   │   ├── mtcars.csv
│   │   │   └── 数据特征说明.xlsx
│   │   └── 第4章选择题答案.txt
│   ├── 任务程序
│   │   ├── code
│   │   │   ├── 任务4.1 读写不同数据源的数据.py
│   │   │   ├── 任务4.2 掌握DataFrame的常用操作.py
│   │   │   ├── 任务4.3 转换与处理时间序列数据.py
│   │   │   ├── 任务4.4 使用分组聚合进行组内计算.py
│   │   │   └── 任务4.5 创建透视表与交叉表.py
│   │   ├── data
│   │   │   ├── meal_order_detail1.sql
│   │   │   ├── meal_order_detail2.sql
│   │   │   ├── meal_order_detail3.sql
│   │   │   ├── meal_order_detail.xlsx
│   │   │   ├── meal_order_info.csv
│   │   │   ├── users.xlsx
│   │   │   └── 数据特征说明.xlsx
│   │   └── tmp
│   │   ├── meal_order_detail1.csv
│   │   ├── meal_order_detail.csv
│   │   ├── orderInfo.csv
│   │   └── userInfo.xlsx
│   └── 实训数据
│   ├── Training_LogInfo.csv
│   ├── Training_Master.csv
│   ├── Training_Userupdate.csv
│   └── 数据特征说明.xlsx
├── 第5章
│   ├── 习题程序
│   │   ├── code
│   │   │   └── 第5章操作题.py
│   │   └── 第5章选择题答案.txt
│   ├── 任务程序
│   │   ├── code
│   │   │   ├── 任务5.1 合并数据.py
│   │   │   ├── 任务5.2 清洗数据.py
│   │   │   ├── 任务5.3 标准化数据.py
│   │   │   └── 任务5.4 转换数据.py
│   │   ├── data
│   │   │   ├── detail.csv
│   │   │   ├── meal_order_detail1.sql
│   │   │   ├── meal_order_detail2.sql
│   │   │   ├── meal_order_detail3.sql
│   │   │   ├── meal_order_info.csv
│   │   │   ├── users_info.xlsx
│   │   │   └── 数据特征说明.xlsx
│   │   ├── detail.csv
│   │   └── tmp
│   │   └── 菜品异常数据识别.png
│   └── 实训数据
│   ├── alarm.csv
│   ├── ele_loss.csv
│   ├── missing_data.csv
│   ├── model.csv
│   └── 数据特征说明.xlsx
├── 第6章
│   ├── 习题程序
│   │   ├── code
│   │   │   └── 第6章操作题.py
│   │   └── 第6章选择题答案.txt
│   ├── 任务程序
│   │   ├── code
│   │   │   ├── 任务6.1 使用sklearn转换器处理数据.py
│   │   │   ├── 任务6.2 构建并评价聚类模型.py
│   │   │   ├── 任务6.3 构建并评价分类模型.py
│   │   │   └── 任务6.4 构建并评价回归模型.py
│   │   ├── data
│   │   │   ├── abalone.data
│   │   │   ├── cal_housing.data
│   │   │   └── seeds_dataset.txt
│   │   └── tmp
│   │   └── 聚类结果.png
│   └── 实训数据
│   ├── wine.csv
│   ├── winequality.csv
│   └── 数据特征说明.xlsx
├── 第7章
│   ├── 习题程序
│   │   ├── code
│   │   │   └── 第7章操作题.py
│   │   ├── data
│   │   │   ├── data.csv
│   │   │   └── 数据特征说明.xlsx
│   │   └── 第7章选择题答案.txt
│   ├── 任务程序
│   │   ├── code
│   │   │   ├── 任务7.2 预处理航空客户数据.py
│   │   │   └── 任务7.3 使用K-Means算法进行客户分群.py
│   │   ├── data
│   │   │   └── air_data.csv
│   │   └── tmp
│   │   └── airline_scale.npz
│   └── 训数据
│   └── credit_card.csv
├── 第8章
│   ├── 习题程序
│   │   ├── code
│   │   │   └── 第8章操作题.py
│   │   ├── data
│   │   │   └── data.csv
│   │   └── 第8章选择题答案.txt
│   ├── 任务程序
│   │   ├── code
│   │   │   ├── GM11.py
│   │   │   ├── 任务8.2 分析财政收入数据特征的相关性.py
│   │   │   ├── 任务8.3 使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征.py
│   │   │   └── 任务8.4 使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型.py
│   │   ├── data
│   │   │   └── data.csv
│   │   └── tmp
│   │   ├── new_reg_data.csv
│   │   ├── new_reg_data_GM11_revenue.xls
│   │   └── new_reg_data_GM11.xls
│   └── 实训数据
│   ├── income_tax.csv
│   └── 数据特征说明.xlsx
└── 第9章
├── 习题程序
│   ├── code
│   │   └── 第9章操作题.py
│   ├── data
│   │   └── data.csv
│   └── 第9章选择题答案.txt
├── 任务程序
│   ├── code
│   │   ├── water_heater_nnet.m
│   │   ├── 任务9.2 预处理热水器用户用水数据.py
│   │   ├── 任务9.3 构建用水行为特征并筛选用水事件.py
│   │   └── 任务9.4 构建行为事件分析的BP神经网络模型.py
│   ├── data
│   │   ├── original_data.xls
│   │   ├── test_data.xlsx
│   │   ├── water_hearter.xlsx
│   │   ├── water_heater_log.xlsx
│   │   └── water_heater.xls
│   └── tmp
│   ├── sj.csv
│   ├── sj_final.xlsx
│   ├── water_heart.csv
│   └── 用户用水事件识别ROC曲线.png
└── 实训数据
└── USER_INFO_M.csv

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