Python数据分析基础

Python 语言是一种解释型的、面向对象的、带有动态语义的高级编程语言。在电影制作、搜索引擎开发、游戏开发等领域，Python 都扮演了重要的角色。数据科学网站KDnuggets 发布的2018 数据科学和机器学习工具调查结果显示，Python 成为受青睐的数据科学、机器学习工具。当前，中国高等教育已进入大众化教育阶段，在校大学生全都是2000 年后出生。如何根据这些新情况来培养应用型高级专门人才是众多应用型本科院校必须思考的问题，而教材建设在人才培养过程中起着非常重要的作用。
作为一本实践性很强的Python 语言基础教材，本书具有以下特点。
（1）包含了Python 程序设计语言的基础知识，且知识点的讲述由浅入深，符合学生学习计算机语言的习惯。
（2）遵循理论知识和实践知识并重的原则，且尽量采用图例的方式描述理论知识，并辅以大量的实例来帮助学生理解知识、巩固知识、运用知识。
（3）大部分章节都提供综合性实例，帮助学生学会综合利用各种知识来解决实际问题。
本书共8 章：第1 章讲述Python 语言发展历程、Python 语言的特点、开发平台和开发过程及如何上机调试程序；第2 章介绍Python 语言编程的基础语法、变量和数据类型、表
达式、控制和循环语句等；第3 章讲述Python 函数和模块的定义及使用；第4 章介绍常见数据结构（如字符串、元组、列表、集合、字典、栈和队列）；第5 章介绍Python 语言迭代器与生成器的含义及使用；第6 章介绍NumPy 模块及应用；第7 章介绍Pandas 模块及应用；第8 章介绍Matplotlib 模块及应用。
本书由北京印刷学院吴仁群编写。编者在编写过程中，参考了本书参考文献中所列举的图书，在此，对参考文献中所列图书的作者表示深深的感谢。本书的出版得到北京印刷学院2021 年学科专项（21090121003）的资助。由于时间仓促，书中难免存在一些不足之处，敬请读者批评指正。

本书讲解了Python程序设计的基础知识，包括Python语言基础、函数与模块、常见数据结构、迭代器与生成器等，可作为高等学校计算机类专业和会计、经济、金融、心理学、统计等专业Python程序设计课程的教材。

本书讲解了Python程序设计的基础知识，包括Python语言基础、函数与模块、常见数据结构、迭代器与生成器等，可作为高等学校计算机类专业和会计、经济、金融、心理学、统计等专业Python程序设计课程的教材。

吴仁群，男，1969年10月生，管理学博士，教授，硕士生导师，北京市中青年骨干教师，雅昌教育奖获得者，北印学者。先后在《计算机工程》、《数学的实践与认识》、《统计与决策》、《财务与会计》、《上海会计》、《四川会计》、《科技与出版》等核心期刊发表论文十多篇。出版教材及著作10多部。

目　　录
第 1 章　Python 语言概述
1.1　Python 语言发展历程及特点
1.1.1　Python 语言的发展历程
1.1.2　Python 语言的特点
1.1.3　Python 语言的应用 
1.2　Python 开发环境配置
1.2.1　Python 开发环境 
1.2.2　Python 安装 
1.2.3　环境变量设置 
1.2.4　用户模块文件管理 
1.3　Python 的使用方式 
1.3.1　命令行方式
1.3.2　IDLE 方式 
1.3.3　Spyder 方式 
1.4　本章小结 
1.5　思考和练习 
第 2 章　Python 语言基础 
2.1　Python 基础语法 
2.1.1　Python 程序基本框架
2.1.2　Python 编码
2.1.3　Python 注释 
2.1.4　行与缩进 
2.1.5　常用的几个函数或命令
2.1.6　Python 关键字
2.1.7　Python 标识符 
2.2　变量与数据类型 
2.2.1　变量 
2.2.2　数据类型概况 
2.2.3　 可变类型和不可变类型的内存分配区别
2.2.4　数据类型转换 
2.3　运算符和表达式 
2.3.1　算术运算符和算术表达式 
2.3.2　关系运算符与关系表达式 
2.3.3　逻辑运算符与逻辑表达式 
2.3.4　赋值运算符与赋值表达式 
2.3.5　位运算符 
2.3.6　成员运算符 
2.3.7　身份运算符 
2.3.8　运算符优先级 
2.4　条件控制与循环语句
2.4.1　条件控制语句
2.4.2　循环语句 
2.4.3　跳转语句 
2.5　综合应用 
2.6　本章小结
2.7　思考和练习
第 3 章　函数与模块 
3.1　函数 
3.1.1　函数定义和调用 
3.1.2　函数参数说明
3.1.3　变量作用域 
3.1.4　三个典型函数 
3.1.5　函数递归 
3.1.6　常用函数 
3.2　模块 
3.2.1　Python 模块概述 
3.2.2　自定义模块 
3.2.3　Python 常用模块
3.3　本章小结
3.4　思考和练习
第 4 章　常见数据结构 
4.1　字符串（str）
4.1.1　字符串概述 
4.1.2　字符串常见函数及方法 
4.1.3　字符串应用 
4.2　元组（tuple）
4.2.1　元组概述
4.2.2　元组常用方法 
4.2.3　元组应用举例 
4.3　列表（list） 
4.3.1　列表概述 
4.3.2　列表常用函数和方法
4.3.3　列表应用举例 
4.4　集合（set）
4.4.1　集合概述 
4.4.2　集合常用函数和方法
4.4.3　集合应用举例 
4.5　字典（dictionary）
4.5.1　字典概述 
4.5.2　字典常用函数和方法 
4.5.3　字典应用举例 
4.6　栈和队列 
4.6.1　栈和队列概述
4.6.2　deque 常用函数
4.6.3　应用举例 
4.7　本章小结
4.8　思考和练习 
第 5 章　迭代器与生成器 
5.1　迭代器 
5.1.1　迭代器概述 
5.1.2　迭代器应用 
5.2　生成器 
5.2.1　生成器概述 
5.2.2　生成器的函数或方法 
5.2.3　生成器应用举例 
5.3　本章小结 
5.4　思考和练习 
第 6 章　NumPy 模块及应用 
6.1　NumPy 概述 
6.1.1　NumPy 模块的安装和引入
6.1.2　NumPy 数据类型 
6.1.3　ndarray 数组 
6.2　ndarray 数组的创建 
6.2.1　使用 array() 方法创建数组 
6.2.2　 使用 NumPy 内置方法创建数组
6.2.3　从已知数据创建
6.3　NumPy 数组常用的基本操作
6.3.1　重设形状
6.3.2　数组展开 
6.3.3　数组转置 
6.3.4　数组连接 
6.3.5　拆分 
6.3.6　删除 
6.3.7　数组插入 
6.3.8　追加 
6.4　NumPy 数组索引和切片 
6.4.1　数组索引 
6.4.2　数组切片 
6.4.3　高级索引 
6.5　排序、搜索、计数 
6.5.1　排序 
6.5.2　搜索和计数 
6.6　常用函数 
6.6.1　三角函数
6.6.2　双曲函数
6.6.3　数值修约
6.6.4　求和、求积、差分
6.6.5　指数和对数
6.6.6　算术运算 
6.6.7　矩阵和向量积 
6.6.8　随机函数 
6.6.9　代数运算
6.6.10　其他
6.6.11　应用举例 
6.7　本章小结 
6.8　思考和练习 
第 7 章　Pandas 模块及应用 
7.1　Pandas 概述
7.2　Series 数据结构
7.2.1　Series 简介 
7.2.2　Series 对象的创建
7.2.3　Series 对象的主要操作 
7.2.4　Series 应用举例 
7.3　DataFrame 数据结构 
7.3.1　DataFrame 概述 
7.3.2　DataFrame 的创建 
7.3.3　DataFrame 的主要操作
7.3.4　DataFrame 应用举例 
7.4　数据处理 ·
7.4.1　数据清洗 
7.4.2　数据抽取 
7.4.3　排序和排名 
7.4.4　重新索引 
7.4.5　数据合并 
7.4.6　数据分箱 
7.4.7　数据查看 
7.4.8　数据修改 
7.4.9　映射
7.5　数据分析
7.5.1　基本统计 
7.5.2　分组分析
7.5.3　分布分析
7.5.4　交叉分析
7.5.5　相关分析 
7.5.6　结构分析 
7.6　本章小结 
7.7　思考和练习 
第 8 章　Matplotlib 模块及应用
8.1　Matplotlib 概述 
8.1.1　 Matplotlib 模块的安装和引入 
8.1.2　绘图基础
8.1.3　支持中文
8.1.4　设置 Matplotlib 参数 
8.1.5　多个子图的不同形式
8.2　常见图形绘制 
8.2.1　饼图
8.2.2　散点图 
8.2.3　折线图
8.2.4　柱形图 
8.2.5　直方图 
8.3　本章小结 
8.4　思考和练习
参考文献

本书讲解了Python程序设计的基础知识，包括Python语言基础、函数与模块、常见数据结构、迭代器与生成器等，可作为高等学校计算机类专业和会计、经济、金融、心理学、统计等专业Python程序设计课程的教材。

吴仁群，男，1969年10月生，管理学博士，教授，硕士生导师，北京市中青年骨干教师，雅昌教育奖获得者，北印学者。先后在《计算机工程》、《数学的实践与认识》、《统计与决策》、《财务与会计》、《上海会计》、《四川会计》、《科技与出版》等核心期刊发表论文十多篇。出版教材及著作10多部。