数据分析大赛考纲：(二)Python数据分析应会部分

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1.1. Numpy库的使用

1.1.1. Numpy数组的创建

1. 了解Numpy中ndarray数组对象的性质和特点；

1. 掌握通过array()函数创建Numpy数组的方法，会将Python中的列表、元组等序列型数据转化为Numpy数组；

2. 了解通过ones()、ones_like()、zeros()、zeros_like()、eye()、identity()、empty()、empty_like()等方法创建特殊的Numpy数组；

3. 掌握由函数arange()、linspace()等函数创建Numpy数组的方法；

4. 了解利用numpy.random模块中的rand()、randint()、randn()、uniform()等函数创建随机数组的方法.

1.1.2. Numpy数组的常用操作

1. 了解ndarray数组对象的属性：ndim、shape、size、dtype等的含义和用法；

5. 了解Numpy数据的数据类型及其相互转化方法；

6. 掌握利用reshape()、resize()、flatten()、ravel()等函数改变数组形状的方法；

7. 了解通过concatenate()、stack()、hstack()、vstack()等函数连接数组的方法；

8. 了解通过split()、hsplit()、vsplit()等函数分割数组的方法；

9. 掌握通过append()、insert()、delete()等方法进行数组元素的添加与删除.

1.1.3. Numpy数组的索引和切片

1. 了解Numpy数组索引与切片的基本规则；

1. 掌握Numpy数组的整数下标索引与切片方法；

2. 了解Numpy数组的布尔下标索引与切片方法；

3. 了解Numpy数组的花式索引.

1.1.4. Numpy数组的运算

1. 掌握Numpy数组与标量的运算；

2. 了解Numpy中的数学函数fabs()、sqrt()、exp()、sin()、cos()等的用法；

3. 了解Numpy数组数组运算中的广播规则；

4. 了解Numpy中unique()、intersectld()、unionld()、inld()等集合运算函数；

5. 掌握Numpy中sum()、mean()、std()、var()等基本统计函数的用法；

6. 了解Numpy中的sort()排序及where()搜索等函数的使用.

1.1.5. Numpy中的线性代数运算

1. 掌握Numpy中的dot()、vdot()等数组相乘函数；

4. 会利用numpy.linalg模块下的det()函数求矩阵的行列式；

5. 会利用numpy.linalg模块下的inv()函数求矩阵的逆矩阵；

6. 会利用numpy.linalg模块下的solve()函数求解线性方程组；

7. 会利用numpy.linalg模块下的eigvals()及eig()函数求矩阵的特征值与特征向量.

1.2. Matplotlib数据可视化

1.2.1. 线形图

1. 掌握plot()函数绘制线形图的基本方法；

8. 了解matplotlib库的颜色设置方法；

9. 了解matplotlib库的线型设置方法；

10. 了解matplotlib库中点的形状设置方法；

11. 了解matplotlib库中的线宽设置方法.

1.2.2. 其他平面图形

1. 了解利用scatter()函数绘制散点图的方法；

12. 了解利用bar()函数绘制柱状图的方法；

13. 了解利用barh()函数绘制条形图的方法；

14. 了解利用pie()函数绘制饼图的方法；

15. 了解利用hist()函数绘制直方图的方法；

16. 了解利用boxplot()函数绘制箱线图的方法.

1.2.3. Matplotlib的自定义设置

1. 了解利用legend()函数进行图例设置的方法；

17. 了解利用grid()函数对图形设置网格的方法；

18. 掌握利用title()函数为图形设置标题的方法；

19. 掌握利用xlabel()与ylabel()添加x轴、y轴名称的方法；

20. 了解利用xlim()与ylim()函数指定坐标轴范围的方法；

21. 了解利用text()与annotate()函数为图形添加文本注解的方法.

22. 掌握利用subplot()函数创建子图对象的方法；

23. 了解matplotlib中的图形嵌套.

1.2.4. 绘制三维图形

1. 了解利用plot3D()函数绘制三维曲线图的方法；

24. 了解利用scatter()函数绘制三维散点图的方法；

25. 了解利用plot_surface()函数绘制三维曲面图的方法；

26. 了解利用contour()函数绘制等高线图的方法.

1.3. Pandas库的使用

1.3.1. Series数据结构

1. 了解Pandas中Series数据结构的基本特点；

27. 掌握Series的创建方法；

28. 掌握Series数组的索引与切片方法.

1.3.2. DataFrame数据结构

1. 了解Pandas中DataFrame数据结构的基本特点；

2. 掌握DataFrame的创建方法；

3. 掌握DataFrame的索引与切片方法；

4. 掌握DataFrame的head()、tail()函数查看数据的方法；

5. 了解DataFrame数据结构的ndim、shape、size、dtype等属性的含义及使用；

6. 了解del、append()、drop()、reindex()、rename()等DataFrame操作函数的使用.

1.3.3. 利用Pandas读取外部数据

1. 掌握利用read_csv()函数读取csv格式数据；

7. 掌握利用to_csv()函数将DataFrame数据保存到csv文件；

8. 掌握利用read_excel()函数读取excel数据；

9. 掌握利用to_excel()函数将DataFrame数据保存到Excel文件；

10. 了解利用read_sql()函数读取SQL数据库数据的方法；

11. 了解利用to_sql()函数将DataFrame数据保存至SQL数据库的方法.

1.3.4. Pandas数据的运算

1. 掌握Series与DataFrame数据结构基本的算术运算规则；

12. 了解apply()、pipe()、map()、applymap()等函数的作用及其操作；

13. 了解sort_index()函数的按标签排序方法；

14. 了解sort_values()函数的按值排序方法；

15. 了解unique()函数及value_counts()函数的功能及使用.

1.3.5. Pandas统计函数

1. 了解Pandas中的count()、sum()、mean()、median()、mode()、std()、min()、max()、describe()等基本统计函数的使用；

16. 掌握利用cov()函数计算两个Series或DataFrame之间协方差的方法；

17. 掌握利用corr()函数计算两个Series或DataFrame之间相关系数的方法；

18. 了解利用rank()函数对数据进行排序的方法；

19. 了解利用groupby()函数对数据进行分组统计的方法；

20. 了解聚合函数agg()、apply()及Transform()的使用；

21. 了解利用filter()函数过滤数据的方法；

22. 了解利用pivot_table()生成数据透视表的方法；

23. 了解利用crosstab()函数生成物数据交叉表的方法.

24. Python数据预处理

1.3.6. 处理重复值

1. 掌握利用duplicated()函数检测重复值的方法；

25. 掌握利用drop_duplicated()函数去除重复值的方法.

1.3.7. 处理缺失值

1. 掌握利用isnull()或notnull()函数检测缺失值的方法；

26. 掌握利用dropna()函数删除缺失值的方法；

27. 了解利用replace()方法替换缺失值NaN的方法；

28. 了解利用fillna()函数填充缺失值NaN的方法.

1.3.8. 处理异常值

1. 了解利用绘制箱线图或散点图等方法发现异常值的方法；

29. 了解删除、平均值修正等处理异常值的方法.

1.3.9. 数据的合并与变换

1. 了解利用merge()函数合并DataFrame的方法；

30. 了解利用join()函数合并数据的方法；

31. 了解利用concat()函数合并数据的方法；

32. 了解利用get_dummies()函数将类别型变量转换为哑变量的方法；

33. 了解利用cut()函数将连续属性等宽离散化的方法；

34. 了解利用qcut()函数将连续属性等频离散化的方法.

1.3.10. 时间序列数据的处理与变换

1. 了解利用Pandas的Timestamp对象获取当前时间的方法；

35. 了解Timestamp对象下的tz_localize()及tz_convert()进行时间和时区转换的方法；

36. 了解利用Pandas的Period对象获取时间段的方法；

37. 了解Pandas的Timedelta对象表示时间间隔的属性；

38. 了解Pandas中DatetimeIndex对象的shift()、normalize()函数对时间变量的变换和处理.

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