本书的内容主要分为两部分：①讲述Python 的语法及基本应用；②结合经济管理类专业的几个主要方向进行应用实例的介绍。本书能够帮助读者由浅入深地学习Python语法，掌握Python的基本应用，也能够帮助经济管理类专业的读者应用Python处理相关领域内的问题。
本书所面向的读者主要为经济管理类专业的本科生及研究生。当然，书中不少涉及Python语法及部分实际应用的章节内容并无专业领域之分。因此，本书自然也适合其他专业领域的学生进行Python的入门学习。此外，书中有由浅入深的理论讲解和具体的应用实例，也适合其他领域中有需要的人士进行自学之用。

前言<br/>第1章　Python概述 / 1<br/>导引/学习目标<br/>1.1　Python简介 / 2<br/>1.2　搭建Python开发环境 / 5<br/>小结/关键概念/基础巩固/思考提升/<br/>阅读材料<br/>第2章　Python语言基础 / 14<br/>导引/学习目标<br/>2.1　基本概念 / 15<br/>2.2　数据类型与变量 / 21<br/>2.3　运算符 / 24<br/>2.4　输入与输出 / 30<br/>2.5　控制流语句 / 33<br/>2.6　函数 / 38<br/>小结/关键概念/基础巩固/思考提升/<br/>阅读材料<br/>第3章　Python语言进阶 / 48<br/>导引/学习目标<br/>3.1　字符串与正则表达式 / 49<br/>3.2　数据结构 / 59<br/>3.3　异常处理 / 69<br/>3.4　面向对象的程序设计 / 71<br/>小结/关键概念/基础巩固/思考提升/<br/>阅读材料<br/>第4章　Python与文件 / 81<br/>导引/学习目标<br/>4.1　Python基本文件操作 / 82<br/>4.2　Pandas基础 / 86<br/>4.3　Pandas文件操作 / 91<br/>小结/关键概念/基础巩固/思考提升/<br/>阅读材料<br/>第5章　Python与数据库 / 102<br/>导引/学习目标<br/>5.1　Python与数据库的交互 / 103<br/>5.2　数据的合并与连接 / 108<br/>小结/关键概念/基础巩固/思考提升/<br/>阅读材料<br/>第6章　Python与网络爬虫 / 115<br/>导引/学习目标<br/>6.1　爬虫的基本原理 / 117<br/>6.2　爬虫的基本流程 / 118<br/>小结/关键概念/基础巩固/思考提升/<br/>阅读材料<br/>第7章　Python与数据可视化 / 130<br/>导引/学习目标<br/>7.1　NumPy基础 / 132<br/>7.2　Matplotlib入门 / 139<br/>7.3　Matplotlib绘图 / 145<br/>小结/关键概念/基础巩固/思考提升/<br/>阅读材料<br/>第8章　Python与数据分析 / 157<br/>导引/学习目标<br/>8.1　数据清洗与规整 / 159<br/>8.2　数据分组与聚合 / 169<br/>8.3　时间序列 / 172<br/>小结/关键概念/基础巩固/思考提升/<br/>阅读材料<br/>第9章　Python应用：信息管理与信息系统 / 183<br/>导引/学习目标<br/>9.1　Selenium在爬虫中的应用 / 184<br/>9.2　航班信息管理系统 / 187<br/>小结/关键概念/基础巩固/思考提升/<br/>阅读材料<br/>第10章　Python应用：市场营销 / 196<br/>导引/学习目标<br/>10.1　爬取亚马逊商品评论 / 197<br/>10.2　商品评论情感分析 / 200<br/>小结/关键概念/基础巩固/思考提升/<br/>阅读材料<br/>第11章　Python应用：会计 / 208<br/>导引/学习目标<br/>11.1　爬取表格型数据 / 209<br/>11.2　财报数据的处理 / 213<br/>小结/关键概念/基础巩固/思考提升/<br/>阅读材料<br/>第12章　Python应用：经济 / 223<br/>导引/学习目标<br/>12.1　爬取经济数据 / 224<br/>12.2　线性回归 / 229<br/>小结/关键概念/基础巩固/思考提升/<br/>阅读材料<br/>第13章　Python应用：金融 / 237<br/>导引/学习目标<br/>13.1　金融数据的获取 / 238<br/>13.2　寻找最优投资组合 / 242<br/>小结/关键概念/基础巩固/思考提升/<br/>阅读材料