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内容简介

本书全面介绍了关于金融数据的存储方式等基础知识，着重介绍了NumPy模块、Pandas模块和Matplotlib模块对金融数据的计算、统计和可视化方法，以及金融数据中的线性回归问题、时间序列分析和投资组合理论等在Python中的实现方法，并较为全面地补充了金融数据处理中涉及的Python常用函数，形成四个函数专辑。
本书共分为三个部分：第一部分(第1~7章)为理论篇，着重介绍金融数据的存储与处理，包括NumPy、Pandas和Matplotlib三大模块；第二部分(第8章)为实验篇，着重介绍如何实现数据存储、计算、可视化和回归分析；第三部分(第9章)为函数篇，介绍本书中常用的函数或模块。本书提供了大量应用实例，每章后均附有习题。
本书可作为高等院校计算机相关专业、金融学相关专业、电子商务专业等高年级本科生、研究生的教材，也可作为对Python语言比较熟悉并且对金融数据处理有所了解的专业人员、广大数据分析爱好者和研究人员的参考用书。

第1章大数据与Python基础知识
1.1金融数据分析概述
1.2字符串
1.2.1字符串类型数据
1.2.2字符串的索引与切片
1.2.3内置的字符串运算符
1.2.4内置的字符串处理函数
1.2.5内置的字符串处理方法
1.2.6format（）格式化方法
1.2.7 Python转义字符
1.3分支结构与循环结构
1.3.1分支结构的语法结构
1.3.2三元操作
1.3.3while循环
1.3.4for循环
1.4函数
1.4.1内置函数
1.4.2自定义函数
1.5列表型金融数据的定义
1.5.1列表的定义形式
……

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