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大数据、人工智能时代,无论是市场分析、企业决策制定,还是机器学习、深度学习等,数据处理与分析都是非常重要的工作。本书就针对没有编程经验、想从事数据分析工作的读者,用浅显易懂的语言,结合简洁的代码示例,详细介绍了使用Python进行数据分析所需要的技术。 本书涵盖以下内容: 使用NumPy和pandas学习数据处理和分析的方法。 在Matplotlib中实现数据可视化的方法。 使用scikit-learn实现机器学习的分类和预测。 数据分析中需要的数学和编程基础知识的解说。 收集数据、将数据转换为可分析格式并对其进行处理的方法。
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《超简单:用Python让Excel飞起来》是一本讲解如何用Python和Excel 强强联手 打造办公利器的案例型教程。 全书共9章。第1~3章主要讲解Python编程环境的搭建、Python的基础语法知识、模块的安装和导入、常用模块的基本用法等内容,为后面的案例应用打下坚实的基础。第4~8直通过大量典型案例讲解如何用Python编程操控Excel,实现数据整理、数据分析、数据可视化等工作的自动化和批量化处理。第9章主要讲解如何在Excel中调用Python代码,进一步拓宽办公自动化的应用范围。 《超简单:用Python让Excel飞起来》理论知识精练,案例典型实用,学习资源齐备,适合有一定Excel基础又想进一步提高工作效率的办公人员,如从事文秘、行政、人事、营销、财务等职业的人士阅读,也可供Python编程爱好者参考。
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《从Excel到Python:用Python轻松处理Excel数据》是写给非IT领域职场办公人员的Python数据处理指南。 因为本书面对的不是专业的程序员,所以在叙述上通俗易懂。为了让读者在学习时对Python的知识点有更深刻的印象,书本采用了即学即用的写作方式:在介绍知识点的同时,及时将知识点穿插到案例应用中。 而案例应用采用“提出要解决的问题→找到解决问题的思路→展示完成前后的对比效果→提供解决问题的代码→逐步分析代码”的方式进行讲解,使读者既学会了Python的知识点,也厘清了解决问题的思路,同时掌握了代码的编写技巧。 《从Excel到Python:用Python轻松处理Excel数据》主要内容包括Python基础、Python第三方库、循环语句与分支语句、字符串处理技术、列表处理技术、元组处理技术、字典处理技术、集合处理技术、Python自定义函数、常用高阶函数应用、openpyxl
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本书主要通过对 Excel 爬虫和 Python 爬虫的对比,介绍使用 Excel 和Python 实现网络数据爬取的相关内容和方法。书中按照学习的递进层次分为基础篇、Excel 爬虫篇和 Python 爬虫篇三部分内容,基础篇包括网络爬虫基础、网页和网站基础、网页开发者工具和 Python 编程基础等内容,Excel 爬虫篇包括使用 Excel的 PowerQuery 模块实现网络表格数据采集和相关案例实践等内容,Python 爬虫篇包括网络爬虫初体验、各种第三方库的使用详解、Python 爬虫案例、Scrapy 框架和对比爬取福布斯榜单案例等内容。 本书结构紧凑、内容翔实、图文并茂、案例丰富,适合对网络数据爬取感兴趣的读者,对从事数据科学、大数据相关工程的技术人员也具有一定的参考价值。
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本书以“问题描述 解决方案”的模式,通过300余个案例分别介绍使用Python代码批量处理Excel和Word的技术亮点。全书内容分为两部分: 在部分的Python实战Excel案例中,主要介绍使用Python代码将多个工作表拼接成一个工作表; 使用列表推导式累加多个工作表; 使用对称差集方法筛选工作表; 将一维工作表转换为二维工作表; 使用插入行方法制作工资条; 根据指定字符将单列拆分为多列; 使用字典对工作表的数据分类求和; 根据工作表的数据创建3D饼图、3D条形图、3D面积图、圆环图、柱形图、雷达图、气泡图、折线图、股票图等。在第二部分的Python实战Word案例中,主要介绍使用Python代码自定义Word文件的段落、块、节、样式、表格、图像等。通过本书案例的学习,读者不仅可以体验Python语言的精妙之处,还能对采用Python代码批量处理Excel文件和Word文件产生全新的认知
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