JupyterNotebook数据分析入门与实战

1.轻松入门
详细介绍Jupyter Notebook 基础操作，手把手教你学会使用Jupyter Notebook。
2.进阶技能
使用pandas 进行数据分析，掌握Python数据分析核心技能。
3.精彩实战
使用Matplotlib 和Bokeh 绘制多种图形，轻松实现数据可视化。

Jupyter Notebook 被广泛用作数据分析的工具或学习Python 的开发环境。本书共10章，重点介绍了如何使用Jupyter Notebook 进行数据可视化分析，包括Jupyter Notebook 的基础操作、使用pandas 进行数据分析、使用Matplotlib 绘图、完全掌握Matplotlib、使用Bokeh 绘图、完全掌握Bokeh、自定义Jupyter Notebook、使用云端Jupyter Notebook、用Jupyter Notebook 编写Ruby 和R 语言等内容。

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