Python数据分析与应用(管理科学与工程学科一流专业建设工程系列教材十四五普通高等教育规划教材)

本书站在初学者的角度，按照培养数据科学家一样的思维方式的思路，来介绍Python语言编程及数据分析重要模块。全书贯穿的主体是如何思考、设计、分析的方法，而具体的编程语言只是提供一个具体场景，方便介绍重点语句的使用。本教材并不是一本专门介绍Python语言的教材，而是一本围绕介绍数据分析人员所需具备的编程思想、编程能力的教材。与其他编程设计语言教材不同，不拘泥于语言细节，而是尝试从初学者的无语言基础角度出发，用生动的示例和丰富的练习来引导读者渐入佳境。 全书共十三章，详细介绍了Python语言编程，从最基本的Python概念、环境安装配置及基本语法开始讲起，包括语言的语法和语义，而且每个编程概念都有清晰的定义，引领读者循序渐进地学习变量、表达式、语句、函数和数据结构。此外，书中还探讨了如何处理文件和数据库，如何理解对象、方法和面向对象编程；如何使用调试技巧来修正语法、运行时和语义错误，最后对人工智能的相关知识进行了介绍，并对文本分析的方法进行介绍与举例，方便读者巩固所学的知识和技巧。考虑本书的篇幅，没有对爬虫技术进行讲解，今后将专门编著一本相关的教材进行讲解。在本书中，针对每章中所关注的语言特性，或者相关的开发问题，总结了调试的方方面面，可以说这是一种非常有益的创新，可以让初学数据分析的读者少走很多弯路。这是一本实用的学习指南，适合没有Python编程经验的数据分析人员学习与使用，也适合各类Python爱好者及需要数据分析的人阅读。对于第一次接触程序设计的人来说，是一本的实务用书。

第一章 数据分析及Python简介
第一节 数据分析基础
第二节 数据分析常用的统计方法介绍
第三节 数据分析的作用
第四节 数据分析常用工具
第五节 Python简介及环境搭建
第六节 Anaconda安装
第七节 管理包
第八节 Jupyter Notebook
第二章 Python编程基础
第一节 Python基本语法
第二节 Python运算符
第三章 Python数据类型
第一节 number（数字）
第二节 string（字符串）
第三节 list（列表）
第四节 tuple（元组）
第五节 set（集合）
第六节 dictionary（字典）
第七节 Python数据类型转换
第四章 Python流程控制语句
第一节 顺序结构
第二节 分支/选择结构
第三节 Python循环结构
第四节 break、continue和pass语句
第五章 Python函数
第一节 认识Python函数
第二节 函数文档
第三节 局部变量与全局变量
第四节 lambda函数及其他使用
第六章 String字符串
第一节 创建字符串
第二节 Python字符串拼接
第三节 Python字符串和数字的拼接
第七章 Python文件操作
第一节 文件的基本操作
第二节 os模块
第三节 综合案例实战
第八章 Python面向对象基础
第一节 Python面向对象
第二节 类属性与方法
第三节 Python异常处理
第四节 魔术方法、属性和迭代器
第五节 Python模块
第六节 MySQL数据库
第七节 Python3 MySQL数据库连接
第九章 Python NumPy库
第一节 Python NumPy库简介
第二节 NumPy数组的创建与使用
第三节 NumPy的数据类型
第四节 NumPy数组的运算
第五节 NumPy ufunc通用函数
第六节 NumPy矩阵的创建和使用
第七节 使用NumPy读写文件
第十章 Python pandas教程
第一节 Python pandas简介
第二节 pandas Series对象创建及常用操作
第三节 pandas DataFrame对象创建及常用操作
第四节 pandas index索引对象
第五节 pandas reindex重新索引
第六节 pandas数据结构之间的运算
第七节 pandas数据筛选与数据统计函数汇总
第八节 pandas文件读写简介
第九节 pandas基本统计分析
第十节 pandas数据处理
第十一节 pandas连接数据
第十二节 pandas数据的字段抽取与拆分
第十三节 pandas内置的字符串处理方法
第十一章 Python正则表达式
第一节 正则表达式概述
第二节 正则表达式规则
第三节 正则表达式中的一些高级规则
第四节 pandas矢量化的字符串函数
第十二章 Python Matplotlib教程
第一节 Python Matplotlib库概述
第二节 pyplot绘图教程
第三节 Matplotlib参数配置
第四节 常见统计图形绘制
第十三章 Python的AI的应用
第一节 Python AI（人工智能）简介
第二节 Python jieba库
第三节 Python jieba分词实例
第四节 Python wordcloud入门
第五节 stylecloud：简洁易用的词云库