书名：Python 电力大数据分析实务
书号：978-7-5239-0857-0
定价：38元
作者：朱春强,张良均
出版时间：2026-03-12
出版社：中国电力出版社
页码： 148    字数(千字)：218
开本：16开    版次：1    印次：1

品牌介绍

中国电力出版社成立于 1951 年，作为中国成立最早的中央科技出版社之一，曾隶属于水利电力部、能源部、电力工业部、国家电力公司，现为国家电网公司所属的科技出版社，在电气技术专业出版领域享有极高的声誉。该社作为以图书出版为主体，音像、电子出版物、期刊、网络出版共同发展的大型出版企业，以强大的出版资源和高素质的专业队伍，致力于向读者提供包括电力工程、电气工程、建筑工程、电子技术、信息技术、外语、大中专教材、家教等学科门类齐全的权威出版物，也竭力为广大师生提供精品教材，是教育部和北京市教委规划教材的出版基地之一。

编辑推荐

在能源结构转型与智能电网建设的时代背景下，本书填补了电力行业大数据分析实战教材的空白，是电力从业者数字化转型的必备工具书，也是高职院校产教融合合作的示范成果。

产品特色

1.行业痛点，精准破解。直击电力从业者技能不足、资源匮乏、工具生疏三大痛点，提供从入门到实战的系统化学习路径，让学习有的放矢。 ️⃣ 2.任务驱动，实战导向。全书以真实电力分析任务为主线，每章围绕一个具体场景展开，手把手完成完整项目。 ️⃣ 3.电力场景，深度结合。不是通用的Python数据分析教程，而是专为电力行业定制。涵盖负荷预测、设备故障预警、用电数据分析、电力调度优化等典型场景。

作者介绍

朱春强，西安电力高等专科学校 高级工程师 。研究方向是大数据知识工程，牵头新型电力系统风控专委会编著的《配电网数字化转型实践》。

内容介绍

本教材旨在通过Python编程语言，结合电力行业的实际需求，提供一套完整的大数据分析解决方案。内容从工具配置、编程基础出发，逐步深入到数据处理、可视化分析等高级技能，旨在培养电力及计算机相关专业学生的大数据分析能力，以满足电力行业对数据分析人才的需求。通过理论与实践的结合，帮助学生掌握电力大数据分析的核心技能，为未来的职业发展打下坚实的基础。本教材适合作为这些学生的专业教材，帮助他们掌握电力大数据分析的基本技能和方法。
本书适用于高职院校电力、大数据相关专业的学生、电力行业的技术人员以及对大数据分析感兴趣的自学者。

前言

随着全球能源结构的调整和电力行业的快速发展，大数据分析技术在电力系统中的 应用日益广泛。从发电、输电到配电、用电，每一个环节都产生了海量的数据，如何高 效地利用这些数据来优化电力系统的运行效率、降低成本、提升服务质量，已经成为电 力行业关注的核心问题之一。 Python 作为一种功能强大且易于学习的编程语言，在数据分析领域占据了重要地 位。它不仅拥有丰富的第三方库（如 Pandas、NumPy、Matplotlib 等），还具有强大 的数据处理和可视化能力，能够帮助用户快速实现复杂的数据分析任务。特别是在电力 大数据分析中，Python 已经成为不可或缺的工具之一。 本书旨在为高职院校学生、电力行业从业者以及对电力大数据分析感兴趣的学习者 提供一本实用的指导书。通过结合理论知识与实际操作案例，本书将帮助读者掌握使用 Python 进行电力数据分析的核心技能，并能够将其应用到实际工作中。 一、编写背景 近年来，随着人工智能和大数据技术的快速发展，电力行业迎来了数字化转型的新 机遇。从智能电网到能源互联网，从可再生能源的接入到电力需求侧管理，电力系统正 在经历着重大变革。在这个过程中，数据分析扮演了至关重要的角色：通过分析历史用 电数据，可以优化电力调度；通过预测负荷变化，可以提高电网运行的稳定性；通过挖 掘设备运行数据，可以实现故障预警和设备维护的智能化。 然而，尽管大数据技术在电力行业的应用前景广阔，但许多从业者仍然面临以下挑 战：一是数据分析技能不足，难以高效处理复杂的电力数据；二是缺乏系统的学习资源， 无法将理论知识与实际需求有效结合；三是对 Python 工具的掌握不够扎实，难以应对 实际工作中的复杂场景。 本书正是针对这些痛点而编写。通过系统化地讲解和丰富的案例，本书希望能够为 读者提供一个从零开始学习 Python 电力大数据分析的路径，并帮助他们在实际工作中 解决具体问题。 二、主要内容与特色 一是理论与实践相结合。本书不仅介绍了数据分析的基本概念和方法，还结合了电 力行业的实际应用场景。通过具体的案例分析，读者可以了解如何将理论知识应用到实 践中，从而提升解决实际问题的能力。 二是注重动手能力的培养。全书以“任务驱动”的方式展开，每一个章节都围绕一 个具体的数据分析任务进行讲解。从数据获取、数据预处理到数据分析与可视化，再到 结果解读，读者可以通过动手实践掌握 Python 在电力大数据分析中的应用技巧。 三是内容全面且实用。本书涵盖了电力大数据分析的多个重要方面，包括数据清 洗、统计分析、数据可视化、时间序列分析以及机器学习在电力预测中的应用等。这些 内容不仅能够帮助读者掌握数据分析的核心技能，还能为他们在职业发展中提供有力的 支持。 四是适合不同层次的学习者。无论是对 Python 和数据分析完全陌生的初学者，还 是有一定基础但希望深入电力行业应用的学习者，本书都能提供有价值的指导。书中从 基础知识到高级技巧均有涉及，读者可以根据自己的需求选择性学习。 三、目标读者 高职院校学生。对于正在学习电力工程、电气自动化等相关专业的学生来说，本书 可以作为实践课程的教材，帮助他们将课堂所学与实际应用结合起来。 电力行业从业者。对于已经在电力企业工作但希望提升数据分析能力的工程师和技 术人员，本书提供了一个实用指南，帮助他们在工作中解决具体问题。 对电力大数据分析感兴趣的学习者。无论是出于职业发展的需求，还是出于个人兴 趣，本书都能为读者提供一个系统化学习的方向。 四、致谢 本书是西安电力高等专科学校和广州泰迪智能科技有限公司校企合作教材，编写过 程中，得益于多位行业专家的技术指导与案例支持。尽管我们力求严谨，但限于编者水 平，书中难免存在疏漏，恳请读者批评指正。 编 者 2025 年 12 月

目录

项目 1 配置 Python 数据分析工具1
【学习目标】1
【项目引入】1
任务 11 熟悉常用 Python 数据分析工具1
任务 12 了解常用数据分析工具3
任务 13 安装软件并编写 Python 程序8
任务 14 项目实训 16
【项目总结】17
【练习题】18
项目 2 Python 编程基础19
【学习目标】19
【项目引入】19
任务 21 了解 Python 基本语法 19
任务 22 变量命名的艺术21
任务 23 熟悉 Python 基本数据类型22
任务 24 熟悉 Python 常用运算符23
任务 25 熟悉 Python 的判断与循环24
任务 26 了解科学计算库 NumPy26
任务 27 使用 NumPy 库读取文件并进行统计分析32
【练习题】37
项目 3 Python 常用数据分析库 39
【学习目标】39
【项目引入】39
任务 31 了解常用数据分析库 pandas 40
任务 32 熟悉 pandas 库中的数据结构 41
任务 33 Series 介绍 42
任务 34 DataFrame 介绍44
任务 35 熟悉 pandas 库中的常用函数 50
任务 36 使用 pandas 库读取文件并分析数据 56
任务 37 保存文件并生成描述性统计分析60
【项目实训】 65
【项目总结】 65
【练习题】65
项目 4 可视化分析——分析我国电力能源结构 67
【学习目标】 67
【项目引入】 67
任务 41 了解 Python 绘图工具67
任务 42 图表组成元素的基本用法 68
任务 43 绘制简单的图形77
任务 44 其他扩展 79
任务 45 配置 Matplotlib 的 rc 动态参数 81
任务 46 了解我国电力能源现状88
任务 47 准备数据89
任务 48 绘制图形分析电力能源结构 90
【练习题】91
项目 5 可视化分析——分析新能源发电站 93
【学习目标】 93
【项目引入】 93
任务 51 了解新能源数据93
任务 52 准备数据100
任务 53 绘制图形分析新能源发电数据108
【练习题】113
项目 6 能耗大数据场景可视化分析115
【学习目标】 115
【项目引入】 115
任务 61 了解能耗数据 116
任务 62 了解能耗数据集 118
任务 63 能耗监测分析模型原理121
任务 64 准备数据 123
任务 65 绘制图形分析能耗数据125
任务 66 项目实训 131
【项目总结】135
【练习题】135
附录 137