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碼上行動:利用PYTHON與CHATGPT高效搞定EXCEL數(shù)據(jù)分析

碼上行動:利用PYTHON與CHATGPT高效搞定EXCEL數(shù)據(jù)分析

作者：袁昕
出版社：北京大學出版社出版時間：2023-07-01
開本： 16開 頁數(shù)： 272
中 圖 價:¥60.0(7.6折) 定價  ¥79.0 登錄后可看到會員價
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碼上行動:利用PYTHON與CHATGPT高效搞定EXCEL數(shù)據(jù)分析 版權信息

  • ISBN：9787301341193
  • 條形碼：9787301341193 ; 978-7-301-34119-3
  • 裝幀：簡裝本
  • 冊數(shù)：暫無
  • 重量：暫無
  • 所屬分類：>

碼上行動:利用PYTHON與CHATGPT高效搞定EXCEL數(shù)據(jù)分析 本書特色

1）本書面向零基礎讀者，無須額外的背景知識即可學習Python+Excel進行數(shù)據(jù)分析。本書講解細致，便于讀者由淺入深地學習。

（2）內(nèi)容系統(tǒng)、體系完整，可以幫助讀者快速全面地了解Python的基本語法并掌握開發(fā)能力。

（3）理論與實踐相結合，每個理論都有對應的代碼示例，讀者參考代碼示例完成編寫，就可以看到實踐效果。

（4）本書配有實訓與問答，方便讀者閱讀后盡快鞏固知識點，做到舉一反三、學以致用。

（5）將AI前沿產(chǎn)品ChatGPT應用到Python進行Excel數(shù)據(jù)分析學習的過程中，演示了如何利用ChatGPT提高學習和開發(fā)的效率。

碼上行動:利用PYTHON與CHATGPT高效搞定EXCEL數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容簡介

本書在理論方面和實踐方面都講解得淺顯易懂，能夠讓讀者快速上手，一步步學會使用Python與Excel相結合進行數(shù)據(jù)處理與分析。
全書內(nèi)容分3個部分共12章。第1~4章為入門部分，主要介紹什么是數(shù)據(jù)分析，以及Python的編程環(huán)境和基礎語法知識。第5~9章為進階部分，主要介紹數(shù)據(jù)處理和分析的各種方法。第10~12章為實戰(zhàn)部分，這部分的3個實例綜合了本書前面部分的知識點，介紹了如何結合Python與Excel在實際工作中進行數(shù)據(jù)處理與分析操作。
本書內(nèi)容由淺入深，且配有案例的素材文件和代碼文件，便于讀者邊學邊練。本書還創(chuàng)新性地將ChatGPT引入教學當中，給讀者帶來全新的學習方式。本書既適合Python和數(shù)據(jù)分析的初學者學習，也適合希望從事數(shù)據(jù)分析相關行業(yè)的讀者學習，還可作為廣大職業(yè)院校數(shù)據(jù)分析培訓相關專業(yè)的教材參考用書。

碼上行動:利用PYTHON與CHATGPT高效搞定EXCEL數(shù)據(jù)分析 目錄

第1章 數(shù)據(jù)分析基礎001



1.1 什么是數(shù)據(jù)分析001

1.2 數(shù)據(jù)分析的目的001

1.3 數(shù)據(jù)分析的步驟002

1.3.1 明確目的002

1.3.2 獲取數(shù)據(jù)002

1.3.3 處理數(shù)據(jù)003

1.3.4 分析數(shù)據(jù)003

1.4 數(shù)據(jù)分析的工具004

ChatGPT學習答疑005

本章小結006

第2章 Python編程環(huán)境的搭建007



2.1 Anaconda的下載與安裝007

2.1.1 什么是Anaconda007

2.1.2 了解計算機的系統(tǒng)和位數(shù)007

2.1.3 下載Anaconda安裝包009

2.1.4 安裝Anaconda010

2.2 Jupyter Notebook的使用012

2.2.1 啟動Jupyter Notebook013

2.2.2 新建Jupyter Notebook

文件014

2.2.3 在Jupyter Notebook中編

寫和運行代碼015

2.2.4 重命名Jupyter Notebook

文件016

2.2.5 保存Jupyter Notebook

文件017

2.2.6 打開指定文件夾中的

Jupyter Notebook文件018

ChatGPT學習答疑019

本章小結021

第3章 Python語法入門知識022



3.1 Python快速入門022

3.1.1 變量022

3.1.2 屏幕輸出——print( )函數(shù)023

3.1.3 屏幕輸入——input( )函數(shù)024

3.1.4 注釋024

3.2 運算符025

3.2.1 算術運算符025

3.2.2 比較運算符026

3.2.3 賦值運算符 026

3.2.4 邏輯運算符027

3.3 常見數(shù)據(jù)類型028

3.3.1 整型和浮點型028

3.3.2 字符串029

3.3.3 查看數(shù)據(jù)類型029

3.3.4 轉換數(shù)據(jù)類型030

3.4 數(shù)據(jù)類型——列表032

3.4.1 創(chuàng)建列表032

3.4.2 統(tǒng)計列表的元素個數(shù)和

出現(xiàn)次數(shù)032

3.4.3 添加列表元素033

3.4.4 刪除列表元素033

3.4.5 合并列表035

3.4.6 遍歷列表中的元素035

3.4.7 排序和反向排列列表元素036

3.4.8 提取列表中的元素036

3.5 數(shù)據(jù)類型——字典038

3.5.1 創(chuàng)建字典038

3.5.2 查找字典元素039

3.5.3 獲取字典的所有鍵或所

有值039

3.5.4 遍歷字典的鍵或值040

3.5.5 獲取和遍歷字典中的鍵

值對040

3.5.6 添加字典元素041

3.5.7 刪除字典元素041

3.5.8 替換字典的元素042

3.5.9 合并字典042

ChatGPT學習答疑043

ChatGPT上機實訓044

本章小結047

第4章 Python語法基礎知識048



4.1 Python條件語句048

4.1.1 if語句048

4.1.2 If-else語句049

4.1.3 if-elif-else語句049

4.2 Python循環(huán)語句050

4.2.1 for語句050

4.2.2 while語句051

4.2.3 break語句051

4.2.4 continue語句052

4.3 Python嵌套語句053

4.3.1 if語句的嵌套053

4.3.2 if語句和for語句的嵌套054

4.3.3 for語句的嵌套055

4.4 Python內(nèi)置函數(shù)056

4.4.1 list( )函數(shù)056

4.4.2 len( )函數(shù)057

4.4.3 range( )函數(shù)058

4.4.4 zip( )函數(shù)059

4.5 Python自定義函數(shù)060

4.5.1 自定義無參數(shù)的函數(shù)060

4.5.2 自定義有參數(shù)的函數(shù)061

4.5.3 自定義有返回值的函數(shù)062

4.6 匿名函數(shù)063

4.7 庫063

4.7.1 什么是庫063

4.7.2 安裝庫064

4.7.3 導入庫065

4.8 Python常用編程術語067

ChatGPT學習答疑067

ChatGPT上機實訓069

本章小結073

第5章 數(shù)據(jù)的獲取與準備074



5.1 數(shù)據(jù)結構——Series074

5.2 數(shù)據(jù)結構——DataFrame076

5.3 數(shù)據(jù)的讀取與寫入078

5.3.1 讀取Excel工作簿數(shù)據(jù)078

5.3.2 讀取CSV文件數(shù)據(jù)080

5.3.3 將數(shù)據(jù)寫入Excel工作簿082

5.3.4 將數(shù)據(jù)寫入CSV文件083

5.4 數(shù)據(jù)的查看083

5.4.1 預覽數(shù)據(jù)的前幾行/

后幾行083

5.4.2 查看數(shù)據(jù)表的行數(shù)

和列數(shù)084

5.4.3 查看數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計

信息085

5.4.4 查看數(shù)據(jù)的類型085

5.5 數(shù)據(jù)的選擇086

5.5.1 選擇單行和單列數(shù)據(jù)086

5.5.2 選擇不連續(xù)的多行數(shù)據(jù)088

5.5.3 選擇不連續(xù)的多列數(shù)據(jù)089

5.5.4 選擇連續(xù)的多行數(shù)據(jù)090

5.5.5 選擇連續(xù)的多列數(shù)據(jù)090

5.5.6 選擇不連續(xù)的多行和

多列數(shù)據(jù)091

5.5.7 選擇連續(xù)的多行和

多列數(shù)據(jù)092

5.5.8 選擇連續(xù)的多行和不連續(xù)

的多列數(shù)據(jù)092

5.5.9 選擇不連續(xù)的多行和連續(xù)

的多列數(shù)據(jù)093

ChatGPT學習答疑095

ChatGPT上機實訓096

本章小結099

第6章 數(shù)據(jù)的清洗100



6.1 添加和修改標簽100

6.1.1 修改行標簽和列標簽100

6.1.2 將某列數(shù)據(jù)設置為行標簽102

6.1.3 將原來的行標簽設置為

數(shù)據(jù)列102

6.2 查找數(shù)據(jù)103

6.3 替換數(shù)據(jù)104

6.3.1 一對一地替換數(shù)據(jù)104

6.3.2 多對一地替換數(shù)據(jù)105

6.3.3 多對多地替換數(shù)據(jù)105

6.4 插入數(shù)據(jù)107

6.4.1 插入列數(shù)據(jù)107

6.4.2 插入行數(shù)據(jù)108

6.5 刪除數(shù)據(jù)109

6.5.1 刪除單列數(shù)據(jù)110

6.5.2 刪除多列數(shù)據(jù)110

6.5.3 刪除單行數(shù)據(jù)111

6.5.4 刪除多行數(shù)據(jù)111

6.6 處理重復值112

6.6.1 查看重復值113

6.6.2 刪除重復值115

6.7 處理缺失值116

6.7.1 判斷缺失值116

6.7.2 統(tǒng)計缺失值118

6.7.3 填充缺失值120

6.7.4 刪除缺失值122

ChatGPT學習答疑124

ChatGPT上機實訓126

本章小結130

第7章 數(shù)據(jù)的加工131



7.1 轉換數(shù)據(jù)131

7.1.1 轉換數(shù)據(jù)類型131

7.1.2 轉置數(shù)據(jù)表的行列133

7.2 合并數(shù)據(jù)134

7.2.1 橫向拼接數(shù)據(jù)134

7.2.2 按指定方向合并數(shù)據(jù)136

7.3 排序數(shù)據(jù)137

7.3.1 對單列數(shù)據(jù)進行排序137

7.3.2 轉換數(shù)據(jù)結構139

7.3.3 對多列數(shù)據(jù)進行排序140

7.3.4 按照有缺失值的列排序并

設置缺失值位置141

7.4 排名數(shù)據(jù)144

7.5 篩選數(shù)據(jù)145

7.5.1 根據(jù)單個條件篩選數(shù)據(jù)146

7.5.2 根據(jù)多個條件篩選數(shù)據(jù)146

ChatGPT學習答疑148

ChatGPT上機實訓149

本章小結153

第8章 數(shù)據(jù)的統(tǒng)計與分析154



8.1 數(shù)據(jù)的分類匯總154

8.1.1 分類匯總單列數(shù)據(jù)154

8.1.2 分類匯總多列數(shù)據(jù)155

8.1.3 創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表158

8.2 數(shù)據(jù)的運算159

8.2.1 求和和計算平均值159

8.2.2 計算大值和*小值160

8.2.3 計算中位數(shù)和眾數(shù)162

8.2.4 計算方差和標準差163

8.2.5 計算分位數(shù)163

8.3 數(shù)據(jù)的分析165

8.3.1 數(shù)據(jù)的相關性分析166

8.3.2 數(shù)據(jù)的回歸分析167

ChatGPT學習答疑169

ChatGPT上機實訓171

本章小結177

第9章 數(shù)據(jù)的可視化178



9.1 制作簡單圖表178

9.1.1 制作柱形圖178

9.1.2 制作條形圖180

9.1.3 制作折線圖182

9.1.4 制作面積圖184

9.1.5 制作餅圖和圓環(huán)圖186

9.1.6 制作散點圖188

9.2 設置圖表元素191

9.2.1 為圖表添加圖表標題192

9.2.2 為圖表添加圖例192

9.2.3 為圖表添加橫縱坐標軸

標題193

9.2.4 為圖表添加網(wǎng)格線194

9.2.5 為圖表添加數(shù)據(jù)標簽196

9.2.6 為圖表的橫縱坐標軸設置

刻度范圍197

9.3 制作其他圖表200

9.3.1 制作氣泡圖200

9.3.2 制作雷達圖201

9.3.3 制作堆積面積圖202

9.3.4 制作雙柱形圖203

9.3.5 制作堆積柱形圖205

9.3.6 制作柱形圖和折線圖組合

圖表207

ChatGPT學習答疑209

ChatGPT上機實訓211

本章小結215

第10章 實戰(zhàn)應用：商品銷售數(shù)據(jù)分析216



10.1 應用場景216

10.2 獲取數(shù)據(jù)217

10.3 合并和分類統(tǒng)計數(shù)據(jù)218

10.4 分析商品每月的銷售變化趨勢220

10.5 分析每月各商品大類的銷售情況221

10.6 分析全年各商品小類的銷售情況224

本章小結225

第11章 實戰(zhàn)應用：產(chǎn)品定價數(shù)據(jù)分析226



11.1 應用場景226

11.2 獲取數(shù)據(jù)227

11.3 查看數(shù)據(jù)情況227

11.4 數(shù)值化處理數(shù)據(jù)229

11.5 產(chǎn)品定價的預測230

11.6 產(chǎn)品定價的評估232

本章小結233

第12章 實戰(zhàn)應用：用戶消費行為分析 234



12.1 應用場景234

12.2 獲取數(shù)據(jù)235

12.3 統(tǒng)計和分類匯總數(shù)據(jù)235

12.4 分析每月的消費數(shù)量變化趨勢237

12.5 分析每月的消費金額變化趨勢238

12.6 分析用戶的消費水平239

12.7 分析不同消費水平用戶的

分布情況240

本章小結242

附 錄 ChatGPT小白快速上手實用技巧243



1 用ChatGPT講解概念243

2 用ChatGPT提供示例245

3 用ChatGPT查詢報錯信息247

4 用ChatGPT調試代碼248

5 用ChatGPT生成測試數(shù)據(jù)250

6 用ChatGPT獲取解決思路252

7 用ChatGPT批量處理文件254

8 用ChatGPT整理分析數(shù)據(jù)256

9 用ChatGPT繪制可視化圖表258

10 逐步引導及修正ChatGPT的

回答259

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碼上行動:利用PYTHON與CHATGPT高效搞定EXCEL數(shù)據(jù)分析 作者簡介

袁昕，Crossin的編程教室公眾號(40萬+關注者)主筆，南京大學軟件工程本科，上海交通大學計算機碩士。曾就職于 IBM、Ubisoft、華泰證券，擔任軟件開發(fā)工程師、互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理職位，后在創(chuàng)業(yè)公司擔任后端架構師、技術總監(jiān)等職位。曾受邀作為Python中國開發(fā)者大會講師、騰訊云課堂評審專家。

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