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  你将学习以下内容： • 探索和应用不同的交互式数据可视化技术。 • 管理图参数和风格来创建吸引人的图。 • 为不同观众定制数据可视化。 • 使用交互式库设计数据可视化。 • 使用Matplotlib、Seaborn、Altair和Bokeh库绘制吸引人的图。 • 为不同场景定制数据可视化。

目录

前言

第1章 Python可视化介绍:基础和定制绘图 1

1.1 本章介绍 1

1.2 使用pandasDataFrame处理数据 2

1.2.1 从文件读取数据 2

1.2.2 练从文件读取数据 2

1.2.3 观察和描述数据 3

1.2.4 练观察和描述数据 3

1.2.5 从DataFrame选择列 6

1.2.6 为DataFrame增加新列 6

1.2.7 练为DataFrame增加新列 6

1.2.8 在DataFrame列上应用函数 8

1.2.9 练在DataFrame列上应用函数 8

1.2.10 练对多列应用函数 11

1.2.11 从DataFrame删除列 12

1.2.12 练从DataFrame删除列 12

1.2.13 将DataFrame写文件 13

1.2.14 练将DataFrame写文件 13

1.3 使用pandas和orn绘图 15

1.3.1 创建简单图可视化显示变量分布 15

1.3.2 直方图 15

1.3.3 练绘制和分析直方图 15

1.3.4 柱状图 18

1.3.5 练创建柱状图并计算平均价格分布 18

1.3.6 练:创建按一个特定特征分组的柱状图 21

1.4 调整绘图参数 21

1.4.1 练:调整分组柱状图的绘图参数 21

1.4.2 标注 23

1.4.3 练:标注一个柱状图 23

1.4.4 实践活动1:分析不同场景并生成适当的可视化 25

1.5 小结 29

第2章 静态可视化:全局模式和统计 31

2.1 本章介绍 31

2.2 绘图表示数据中的全局模式 31

2.2.1 散点图 32

2.2.2 练:创建一个静态散点图 33

2.2.3 六边形图 33

2.2.4 练:创建一个静态六边形图 33

2.2.5 等高线图 34

2.2.6 练:创建静态等高线图 34

2.2.7 折线图 35

2.2.8 练:创建一个静态折线图 36

2.2.9 练:用多个折线图表示数据间的变化 37

2.2.10 热图 39

2.2.11 练:创建和探索一个静态热图 39

2.2.12 热图中连锁的概念 43

2.2.13 练:在静态热图中创建连锁 43

2.3 绘图表示数据的统计 46

2.3.1 再谈直方图 46

2.3.2 示例1:再谈直方图 46

2.3.3 箱形图 47

2.3.4 练:创建和探索静态箱形图 47

2.3.5 小提琴图 49

2.3.6 练:创建一个静态小提琴图 49

2.3.7 实践活动2:设计静态可视化表示全局模式和统计 51

2.4 小结 53

第3章 从静态到交互式可视化 54

3.1 本章介绍 54

3.2 静态与交互式可视化 55

3.3 交互式数据可视化的应用 58

3.4 交互式数据可视化入门 60

3.4.1 使用Bokeh创建交互式数据可视化 61

3.4.2 练:准备数据集 62

3.4.3 练:为交互式数据可视化创建基本静态图 65

3.4.4 练:为这个静态图增加一个滑动条 67

3.4.5 练:增加一个悬停提示工具 69

3.4.6 使用PlotlyExpress创建交互式数据可视化 72

3.4.7 练:创建一个交互式散点图 72

3.4.8 实践活动3:使用PlotlyExpress创建不同的交互式可视化 76

3.5 小结 78

第4章 基于层次的数据交互式可视化 79

4.1 本章介绍 79

4.2 交互式散点图 80

4.2.1 练:为静态散点图增加放大缩能 81

4.2.2 练:为散点图增加悬停和工具提能 84

4.2.3 练:探索散点图上的选择和突出显能 86

4.2.4 练:生成一个提供选择、缩放和悬停/工具提能的图 88

4.2.5 跨多图选择 91

4.2.6 练:跨多图选择 92

4.2.7 基于特征值的选择 94

4.2.8 练:基于特征值的选择 95

4.3 altair中的其他交互式图 98

4.3.1 练:在静态柱状图上增加缩放特并计算均值 98

4.3.2 练:在柱状图上表示均值的一个替代快捷方式 102

4.3.3 练:在静态热图上增加缩放特 105

4.3.4 练:创建相邻的柱状图和热图 107

4.3.5 练:动态链接一个柱状图和一个热图 110

4.3.6 实践活动4:生成一个柱状图和一个热图表示GooglePlayStoreApps

数据集中的内容分级类型 113

4.4 小结 115

第5章 基于时间的数据交互式可视化 116

5.1 本章介绍 116

5.2 时态数据 117

5.3 时态数据类型 117

5.3.1 为什么研究时态数据可视化? 118

5.4 理解时态数据和时间序列数据的关系 119

5.5 使用时态数据的领域示例 1

5.6 时态数据可视化 1

5.6.1 如何管理和可视化时间序列数据 123

5.6.2 pandas中的日期/时间处理 124

5.6.3 建立一个Datetime索引 125

5.7 为时态数据选择正确的聚合等级 126

5.7.1 练:创建一个静态柱状图并计算时态数据的均值和标准差 127

5.7.2 练:计算z查找时态数据中的异常值 130

5.8 时态数据中的重采样 133

5.8.1 上采样和下采样的常见问题 134

5.8.2 练:时态数据的上采样和下采样 134

5.8.3 使用shift和tshift在时间序列数据中引入滞后 136

5.8.4 练:使用shift和tshift移动数据中的时间 137

5.8.5 时间序列中的自相关 139

5.9 交互式时态数据可视化 141

5.9.1 Bokeh基础 141

5.9.2 使用Bokeh的优点 141

5.9.3 练:使用Bokeh为静态折线图增加交互 142

5.9.4 练:改变折线图中线的颜色和宽度 144

5.9.5 练:增加方框标注来找出数据集中的异常值 145

5.9.6 Bokeh中的交互 147

5.9.7 实践活动5:创建一个交互式时态数据可视化 148

5.10 小结 150

第6章 地理数据交互式可视化 151

6.1 本章介绍 151

6.2 等值线地图 152

6.2.1 世界等值线地图 152

6.2.2 练:创建一个世界等值线地图 153

6.2.3 练:调整一个世界等值线地图 155

6.2.4 练:为等值线地图增加动画 159

6.2.5 美国各州地图 162

6.2.6 练:创建美国各州的等值线地图 163

6.3 在地理地图上绘图 165

6.3.1 散点图 166

6.3.2 练:在一个地理地图上绘制散点图 166

6.3.3 气泡图 168

6.3.4 练:在地理地图上绘制气泡图 168

6.3.5 地理地图上的折线图 174

6.3.6 练:在地理地图上绘制折线图 174

6.3.7 实践活动6:创建一个等值线地图表示全世界可再生能源生产和

消量 179

6.4 小结 183

第7章 避免创建交互式可视化的常见陷阱 184

7.1 本章介绍 184

7.2 数据格式化和解释 184

7.2.1 避免处理脏数据时常见的问题 185

7.2.2 异常值 185

7.2.3 练:使用箱形图可视化表示数据集中的异常值 186

7.2.4 练:处理异常值 189

7.2.5 缺失数据 191

7.2.6 练:处理缺失值 191

7.2.7 重复实例和/或特征 193

7.2.8 不好的特征选择 194

7.2.9 实践活动7:确定在一个散点图上可视化哪些特征 195

7.3 数据可视化 197

7.3.1 选择可视化 197

7.3.2 可视化数据时的常见陷阱 199

7.3.3 练:创建一个让人困惑的可视化 199

7.3.4 实践活动8:创建一个柱状图改善可视化 2

7.4 可视化过程速查表 3

7.5 小结 5

第8章 附录 7

8.1 第1章:Python可视化介绍:基础和定制绘图 7

8.1.1 实践活动1:分析不同场景并生成适当的可视化 7

8.2 第2章:静态可视化:全局模式和统计 212

8.2.1 实践活动2:设计静态可视化表示全局模式和统计 212

8.3 第3章:从静态到交互式可视化 215

8.3.1 实践活动3:使用PlotlyExpress创建不同的交互式可视化 215

8.4 第4章:基于层次的数据交互式可视化 219

8.4.1 实践活动4:生成一个柱状图和一个热图表示GooglePlayStoreApps

数据集中的内容分级类型 219

8.5 第5章:基于时间的数据交互式可视化 223

8.5.1 实践活动5:创建一个交互式时态数据可视化 223

8.6 第6章:地理数据交互式可视化 227

8.6.1 实践活动6:创建一个等值线地图表示全世界可再生能源生产和

消量 227

8.7 第7章:避免创建交互式可视化的常见陷阱 232

8.7.1 实践活动7:确定在一个散点图上可视化哪些特征 232

8.7.2 实践活动8:创建一个柱状图改善可视化 236

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  你将学习以下内容： • 探索和应用不同的交互式数据可视化技术。 • 管理图参数和风格来创建吸引人的图。 • 为不同观众定制数据可视化。 • 使用交互式库设计数据可视化。 • 使用Matplotlib、Seaborn、Altair和Bokeh库绘制吸引人的图。 • 为不同场景定制数据可视化。