Python+Tableau數據可視化之美（簡體書）

一、為什麼寫這本書
互聯網時代，各行各業每時每刻都在產生大量的數據，這些數據看似繁雜無章，但如果通過科學的方法對它們進行分析整理，並以漂亮的圖表或儀表板形式呈現出來，就可以讓決策者洞察數據背後的真相，讓大家理解數據的含義，幫助人們做出決策。
其實在日常工作和生活中，數據圖表的應用非常廣泛，在各種業務報告會、產品分析會、財務總結會、營銷策劃會等報告會議中，經常能看到業界精英等用各種專業、漂亮的圖表來分析、說明自己的想法和方案。
不過要想做出專業、漂亮的數據圖表並非易事，它需要利用Python、Tableau等很多專業程序軟件來實現。很多人聽到要用Python編程來做，就可能已經開始打退堂鼓了。編程確實相對有難度，不過本書會給大家提供各種圖表制作的案例，在講解方法的同時，也教會大家如何套用這些代碼來輕松制作滿足實際工作需求的圖表，這也是編者寫這本書的目的，即讓讀者輕松制作出專業的漂亮圖表。

二、全書寫了什麼
《Python+Tableau數據可視化之美》主要分為兩個部分：第一部分為Python和Tableau基礎篇，共包括4章內容（第1~4章），主要講解Python的安裝方法、基本語法、Pandas模塊用法、Pyecharts模塊圖表制作方法及案例等；第二部分為案例篇，主要包括幾大行業數據分析報告常用圖表制作案例（第5~9章）。第5章為銷售數據分析圖表制作案例，第6章為財務數據分析圖表制作案例，第7章為HR數據分析圖表制作案例，第8章為企業運營數據分析圖表制作案例，第9章為統計調查報告圖表制作案例。

三、本書適合誰
《Python+Tableau數據可視化之美》適合職場商務人士、數據分析人士及數據可視化從業人士閱讀學習，也可供Python編程愛好者學習參考。

四、本書作者團隊
參加本書編寫的人員有王紅明和張鴻斌。由於作者水平有限，書中難免有疏漏和不足之處，懇請讀者朋友提出寶貴意見。

五、致謝
一本書從選題到出版，要經歷很多環節，在此感謝機械工業出版社以及負責本書的張淑謙編輯和其他素未謀面的編輯為本書順利出版所做的大量工作。


編 者

前言
第1章 Python和Tableau快速上手
11 下載與安裝Python
111 下載Python
112 安裝Python
113 模塊的安裝
12 Python快速入門
121 使用IDLE運行Python程序
122 案例1：用IDLE編寫Python程序
123 案例2：編寫第一個交互程序
13 下載與安裝Tableau
131 認識Tableau
132 下載安裝合適的Tableau
14 Tableau快速入門
141 Tableau工作界面
142 幾個重要術語
15 制作第一個Tableau圖表
151 第一步：連接到數據
152 第二步：設置數據源
153 第三步：構建圖表
154 第四步：美化圖表
155 第五步：篩選數據生成新的圖表
156 第六步：添加參考線
157 第七步：將圖表導出為圖像文件
158 第八步：保存工作簿文件

第2章 Python 基本語法知識
21 Python語法特點
211 注釋
212 代碼縮進
213 引號
22 變量
221 理解Python中的變量
222 變量的定義與使用
23 基本數據類型
231數字類型
232字符串
案例1：輸出唐詩《春曉》
233 布爾類型
234 數據類型轉換
案例2：計算人民幣兌換多少美元
24 運算符
241 算術運算符
案例3：計算學生平均分數
242 比較運算符
案例4：判斷成績是否優異
243 邏輯運算符
244 賦值運算符
245 運算符的優先級
25基本輸入和輸出
251 使用input()函數輸入
案例5：判斷體溫是否異常
252 使用print()函數輸出
26流程控制語句
261 if條件語句
案例6：判斷是否能坐過山車
案例7：判斷是否能坐過山車（改進版）
案例8：哪些人能走老年通道
262 for循環
案例9：用for循環畫螺旋線
263 while循環
案例10：輸入登錄密碼
264 break語句
案例11：輸入登錄密碼（break版）
265 continue語句
案例12：10086查詢系統
27列表
271 列表的創建和刪除
272 訪問列表元素
案例13：畫五彩圓環
273 添加、修改和刪除列表元素
274 對列表進行統計和計算
275 列表的復制
276 遍歷列表
案例14：分離紅球和藍球
28元組
281 元組的創建和刪除
282 訪問元組元素
案例15：考試名次查詢系統
283修改元組元素
29字典
291字典的創建
292通過鍵值訪問字典
案例16：中考成績查詢系統
293 添加、修改和刪除字典
294 遍歷字典
案例17：打印客戶名稱和電話
210函數
2101 創建一個函數
2102 調用函數
2103 實參和形參
2104 位置實參
2105 函數返回值
案例18：用函數任意畫圓環

第3章 Pandas模塊數據處理詳解
31Pandas的數據格式
311 導入Pandas模塊
312 Series數據結構
313 DataFrame數據格式
32 讀取/寫入數據
321 讀取Excel工作簿的數據
322 讀取CSV格式的數據
323 將數據寫入文件
33 數據預處理
34 數據類型轉換
35 數據的選擇
351 列數據選擇
352 行數據選擇
353 選擇滿足條件的行列數據（數據篩選）
354 按日期選擇數據
36 數值排序
361 按某列數值排序
362 按索引進行排序
363 按多列數值進行排序
37 數據計數與唯一值獲取
371 數值計數
372 唯一值獲取
38 數據運算
39 數據分組（匯總）

第4章 Pyecharts模塊圖表制作詳解
41 Pyecharts快速上手
411 如何查看使用的 Pyecharts版本？
412 導入Pyecharts模塊中的圖表
413 繪制第一個圖表
414 單獨調用和鏈式調用
415 使用options配置項
416 使用主題
42 圖表類型及配置項
421 圖表程序代碼基本格式組成
422 直角坐標系圖表類型及配置項
423 基本圖表及其他圖表類型及配置項
43 全局配置項
431 InitOpts（初始化配置項）
432 TitleOpts（標題配置項）
433 LegendOpts（圖例配置項）
434 AxisOpts（坐標軸配置項）
435 AxisLineOpts（坐標軸軸線配置項）
436 AxisTickOpts（坐標軸刻度配置項）
437 AxisPointerOpts（坐標軸指示器配置項）
438 TooltipOpts（提示框配置項）
439 ToolboxOpts（工具箱配置項）
4310 VisualMapOpts（視覺映射配置項）
4311 DataZoomOpts（區域縮放配置項）
44 系統配置項
441 LabelOpts（標簽配置項）
442 TextStyleOpts（文字樣式配置項）
443 ItemStyleOpts（圖元樣式配置項）
444 LineStyleOpts（線樣式配置項）
445 AreaStyleOpts（區域填充樣式配置項）
446 MarkLi