导语

  

内容提要

  

    对于希望使用Python来完成数据分析工作的人来说，学习IPython、Numpy、pandas、Matplotlib这个组合是目前看来不错的方向。本书就是这样一本循序渐进的书。
    由张啸宇、李静编著的《Python数据分析从入门到精通》共3篇14章。第1篇是Python数据分析语法入门，将数据分析用到的一些语言的语法基础讲解清楚，为接下来的数据分析做铺垫。第2篇是Python数据分析工具入门，介绍了Python数据分析“四剑客”——IPython、Numpy、pandas、Matplotlib。第3篇是Python数据分析案例实战，包括两个案例，分别是数据挖掘和玩转大数据，为读者能真正使用Python进行数据分析奠定基础。
    本书内容精练、重点突出、实例丰富，是广大数据分析工作者必备的参考书，同时也非常适合大、中专院校师生学习阅读，还可作为高等院校统计分析及相关专业的教材。

第1篇  Python数据分析语法入门
第1章  初识Python
  1.1  Python是什么
  1.2  Python有什么优点
    1.2.1  Python是自由开源的软件
    1.2.2  Python是跨平台的
    1.2.3  Python功能强大
    1.2.4  Python是可扩展的
    1.2.5  Python易学易用
  1.3  其他程序设计语言中的Python
    1.3.1  Jython
    1.3.2  Python for.NET
    1.3.3  IronPython
  1.4  快速搭建Python开发环境
    1.4.1  Python的下载和安装
    1.4.2  用Visual Studio编译Python源代码
    1.4.3  Python开发工具：Vim
    1.4.4  Python开发工具：Emacs
    1.4.5  Python开发工具：PythonWin
    1.4.6  其他的Python开发工具
  1.5  一个Python程序
    1.5.1  从“Hello, Python!”开始
    1.5.2  Python的交互式命令行
  1.6  本章小结
第2章  Python起步
  2.1  Python代码的组织形式和注释方式
    2.1.1  用缩进来分层
    2.1.2  代码的两种注释方式
    2.1.3  Python语句的断行
  2.2  Python的基本输入/输出函数
    2.2.1  接收输入的input()函数
    2.2.2  输出内容的print()函数
  2.3  Python对中文的支持
    2.3.1  Python 3之前的版本如何使用中文
    2.3.2  更全面的中文支持
  2.4  简单实用的Python计算器
    2.4.1  直接进行算术运算
    2.4.2  math模块提供丰富的数学函数
    2.4.3  Python对大整数的支持
  2.5  本章小结
第3章  Python的数据类型与流程控制语句
  3.1  Python数据类型：数字
    3.1.1  整型和浮点型
    3.1.2  运算符
  3.2  Python数据类型：字符串
    3.2.1  Python中的字符串
    3.2.2  字符串中的转义字符
    3.2.3  操作字符串
    3.2.4  字符串的索引和分片
    3.2.5  格式化字符串
    3.2.6  字符串、数字类型的转换
    3.2.7  原始字符串
  3.3  Python数据类型：列表和元组
    3.3.1  创建和操作列表
    3.3.2  创建和操作元组
  3.4  Python数据类型：字典
  3.5  Python数据类型：文件
  3.6  Python数据类型：布尔值
  3.7  Python的流程控制语句
    3.7.1  分支结构：if语句
    3.7.2  循环结构：for语句
    3.7.3  循环结构：while语句
  3.8  本章小结
第4章  可复用的函数与模块
第5章  数据结构与算法
第6章  面向对象的Python
第7章  异常处理与程序调试
第8章  pip软件包管理
第2篇  Python数据分析工具入门
第9章  IPython科学计算库
第10章  Numpy科学计算库
第11章  pandas数据分析处理库
第12章  Matplotlib数据可视化
第3篇  Python数据分析案例实战
第14章  案例2：玩转大数据