Jupyter Notebook数据分析入门与实战 PDF下载

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