本书共分3章，第1章讲述Python基础知识，包括Python语言基本语法、内置数据类型、Python控制语句、函数和文件操作；第2章讲述Python数据分析，包括Numpy数值计算基础、Numpy数学与算术函数、Numpy中的数据统计与分析、pandas统计分析基础、pandas数据运算、pandas数据载入与预处理；第3章讲述数据可视化，包括matplotlib绘图基础、使用pandas和Seaborn绘图。

本书完全面向Python 3x，全部案例代码使用Python 39编写，本书可以满足Python初学者及需要学习数据分析与可视化的读者的需求。

由于Python的简洁性、易学性和可扩展性，使得Python受到了越来越多的关注，越来越多的计算机专业和非专业人员都开始学习Python。尤其是Python数据分析领域，在过去20年里得到了长足的发展，利用Python进行数据分析，就一定要介绍Numpy、pandas和matplotlib这三个扩展库。本书正是基于这样的初衷，将Python基础和数据分析的三个扩展库进行了详细的介绍，供学习Python数据分析的人员参考。

全书共分为3章，第1章为Python基础，包括Python语言基本语法、内置数据类型、Python控制语句、函数和文件操作；第2章为Python数据分析，包括Numpy数值计算基础、Numpy数学函数、算术函数、随机函数、统计函数、排序函数、条件筛选函数、Pandas统计分析基础、pandas数据运算、pandas数据载入与预处理；第3章为数据可视化，包括matplotlib绘图基础、使用pandas和seaborn绘制各种图形。

本书完全面向Python 3.x，全部案例代码使用Python 3.9编写，本书可以满足Python初学者及需要学习数据分析与可视化的读者的需求。

本书在撰写过程中，得到了许多老师的帮助，在此表示衷心的感谢。由于学识浅陋，书中难免有疏漏之处，敬请读者批评指正。

编者2021年7月

第1章Python基础1

11Python语言基本语法3

111Python的编程方式3

112Python语句的缩进4

113Python引号4

114Python标识符5

115Python关键字5

116Python变量5

12内置数据类型7

121Python数据类型7

122运算符和表达式11

123Python序列类型14

13Python控制语句54

131Python条件语句54

132Python循环语句56

133break和continue语句59

14函数61

141值传递与引用传递63

142位置参数64

143关键字参数64

144可变长度参数65

145函数的返回值66

146变量的作用域67

15文件操作69

151打开文件69

152读取文件70

153写文件71

154关闭文件71

155文件定位72

第2章Python数据分析73

21NumPy数值计算基础75

211NumPy创建数组75

212NumPy切片和索引83

213NumPy数组运算86

22NumPy数学与算术函数89

221数组函数89

222数学函数98

223NumPy算术函数100

224NumPy随机函数104

23NumPy中的数据统计与分析109

231统计函数109

232NumPy排序、条件筛选函数114

24pandas统计分析基础119

241Series和DataFrame119

242pandas的基本操作124

243pandas基本功能130

244pandas统计函数134

245pandas函数运算137

25pandas数据运算140

251pandas迭代140

252pandas排序142

253pandas缺失数据处理146

254pandas日期功能148

255pandas数据离散化150

26pandas数据载入与预处理152

261读取csv文件152

262读取Excel文件154

第3章数据可视化159

31matplotlib绘图基础161

311Pyplot模块161

312添加子图164

32使用pandas和Seaborn绘图169

321折线图169

322柱状图170

323直方图和密度图172

324散点图174

325饼图175

参考文献177