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Data Science - Python Implemented
  • 前言
  • 第一章：初步
    • 1.1 数据结构概述
    • 1.2 为什么选择Python
    • 1.3 Python简史
    • 1.4 安装Python
    • 1.5 Hello, World!
    • 1.6 注释
    • 拓展阅读
    • 本章小节
    • 习题
  • 第二章：搭建开发环境
    • 2.1 Python类库
    • 2.2 Anaconda
    • 2.3 Jupyter
    • 2.4 集成开发环境
    • 2.5 文本开发环境
    • 拓展阅读
    • 本章小结
    • 习题
  • 第三章：基本数据类型
    • 3.1 Python中的数据对象
    • 3.2 数值类型
    • 3.3 组合类型
    • 3.4 文件类型
    • 3.5 动态类型
    • 3.6 字符串格式化
    • 3.7 编程艺术
    • 3.8 本章小结
    • 3.9 拓展阅读
    • 3.10 习题
  • 第四章：基本语法
    • 4.1 程序控制结构
    • 4.2 赋值
    • 4.3 输入
    • 4.4 输出
    • 4.5 异常处理
    • 本章小结
    • 习题
  • 第五章：函数
    • 5.1 什么是函数?
    • 5.2 函数声明
    • 5.3 命名空间
    • 5.4 函数返回
    • 5.5 代码复用
    • 5.6 函数应用
    • 本章小结
    • 习题
  • 第六章：面向对象程序设计
  • 第七章：NumPy基础
    • 7.1 NumPy概述
    • 7.2 NumPy数组
    • 7.3 NumPy基础操作
    • 7.4 NumPy高级操作
    • 本章小结
    • 拓展阅读
  • 第八章：SciPy基础
    • 8.1 SciPy概述
    • 8.2 SciPy基础
    • 8.3 积分
    • 8.4 线性代数
    • 8.5 统计学
    • 本章小结
    • 拓展阅读
  • 第九章：SymPy基础
    • 9.1 SymPy初步
    • 9.2 SymPy基础
  • 第十章：信号处理基础
    • 10.1 PyWavelets初步
    • 10.2 小波分析原理
    • 10.3 小波变换
    • 10.4 信号拓展模式
    • 10.5 离散小波变换与逆变换
    • 10.6 多级DWT,IDWT和SWT
  • 第十一章：Matplotlib基础
    • 11.1 Matplotlib概述
    • 11.2 图表元素
    • 11.3 统计图基础
    • 11.4 辅助功能
    • 11.5 三维图形绘制
    • 本章小结
  • 第十二章：Mayavi基础
    • 12.1 Mayavi概述
    • 12.2 Mayavi应用程序
    • 12.3 mlab绘图
    • 12.4 MayaVi高级应用
    • 拓展阅读
  • 第十三章：数据分析基础
    • 13.1 Pandas初步
    • 13.2 Pandas数据类型
    • 13.3 Pandas基础操作
    • 13.4 Pandas高级操作
    • 13.5 Pandas数据读写
    • 13.6 Pandas高性能计算
    • 拓展阅读
  • 其他章节
  • 附录A:数学基础
    • A.1 微积分
    • A.2 线性代数
    • A.3 概率统计
  • 附录B:Markdown基础
    • B.1 初识Markdown
    • B.2 Markdown基本语法
    • B.3 使用Jupyter Lab运行Markdown格式的源码
    • 参考文献
    • 习题
  • 附录C:Jupyter内核
    • C.1 Jupyter内核概述
    • C.2 Jupyter内核操作
    • C.3 安装Jupyter内核
    • C.4 MetaKernel
    • 拓展阅读
  • 附录D:Git工具
    • D.1 Git概述
    • D.2 Git常用命令表
    • 拓展阅读
  • 附录E:Docker
    • E.1 Docker初步
    • E.2 Docker概述
    • 参考资料
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  1. 第十三章：数据分析基础

拓展阅读

关于时间频率与偏移量的更多内容，请参考 Pandas 在线文档“Date Offset objects”（ http:// pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html#dateoffset-objects）节。

Jake ZVandasPlas. Python数据科学手册[M].北京：人民邮电出版社, 2018.2

Wes McKinney. 利用 Python 进行数据分析[M].北京：机械工业出版社,2018.6

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