2024年网络安全最全让工作自动化起来！无所不能的Python(1)

1.3.2 多攒代码 7

1.3.3 学会并且精通代码调试 8

1.3.4 伤其五指不如断其一指 8

第2章 Python的工作环境 10

2.1 Python工作环境的构成 10

2.1.1 Python的核心软件 10

2.1.2 Anaconda 11

2.1.3 IDE工具 12

2.2 安装过程中的常见问题 12

2.3 Python中的两种解释器 13

2.4 包的安装 20

2.4.1 在线安装 20

2.4.2 离线安装 21

2.5 Pycharm中的解释器配置 24

2.5.1 两种解释器在Pycharm中的配置方法 24

2.5.2 Anaconda中第三方包的配置 29

2.6 编译py文件生成.exe文件 31

第3章 适合小白的Python编程基础 35

3.1 与文件系统相关的5个常见问题 35

3.2 编码格式 40

3.3 Python编程中的一些特殊之处 42

3.4 Python中的数据结构 43

3.4.1 序列 43

3.4.2 列表 45

3.4.3 元祖 47

3.3.5 集合 53

3.5 Python基础语句 54

第4章 Python编程调试能力 58

4.1 程序调试的几个常识 58

4.2 Python代码常见错误类型 58

4.3程序调试方法 59

4.3.1 程序调试的基本操作 59

4.3.2 程序调试的基本方法 73

第5章 Excel和txt文件的读写操作 75

5.1 text文件读写包 75

5.2 Excel读写的四重循环 76

5.3 openpyxl包 78

5.4 xlsxwriter包 81

第6章 数据处理神器pandas 84

6.1 pandas的安装 84

6.2 pandas的数据结构 85

6.3 pandas数据处理 89

6.3.1 从Excel文件读取数据 89

6.3.2 切片 90

6.3.3 排序、筛选与分类汇总 92

6.3.4 数据合并 97

6.4 pandas统计分析 102

6.4.1统计分析指标 102

6.4.2 pandas绘图 107

6.5 其他功能 107

第7章 Matplotlib图形呈现包 109

7.1 Matplotlib包介绍 109

7.2 Matplotlib包绘制常用线形的方法 109

7.2.1 折线图 109

7.2.2 散点图 117

7.2.3 柱状图 117

7.2.4 饼图 118

7.2.5 直方图 122

7.3 图的部件绘制代码 123

7.4 绘图综合示例 127

Python数据分析高级篇 130

第8章 数据预处理 131

8.1数据预处理的目标和方法 131

8.1.1 缩放法 131

8.1.2 分段转换 135

8.1.3 定性数据定量化 136

8.1.4 数据填充 137

8.2 Python数据预处理的方法 138

第9章 数据分析的常见问题和方法 141

9.1 数据分析的常见问题 141

9.1.1 数据采集问题 141

9.1.2 数据描述问题 142

9.1.3 数据间关系的界定和挖掘问题 142

9.1.4 时间序列（预测）问题 142

9.2 数据分析的常见方法 143

9.2.1 标识分析法 143

9.2.2 排序分析方法 144

9.2.3 漏斗分析方法 144

9.2.4 二八分析法 146

9.2.5 异常值分析法 147

9.2.6 对比分析法 152

9.2.7 分组（类）分析法 155

9.2.8 因果关系判断法 155

9.2.9 假设排除分析法 156

9.2.10 趋势分析法 156

第10章 相关与回归 158

10.1相关 158

10.1.1相关分析的含义 158

10.1.2相关分析在Excel软件中的实现 159

10.1.3相关分析的Python代码实现 164

10.2回归 167

10.2.1线性回归 168

10.2.2非线性回归 171

10.2.3多元线性回归 173

10.2.4 Logistic回归 175

第11章 分类 178

11.1 KNN邻近算法 178

11.2 聚类原理 181

11.3 聚类在Python中的实现 183

第12章 决策树 186

12.1 决策树原理 186

12.2 决策树代码解析 187

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