Python金融数据分析与数字化营销

《Python金融数据分析与数字化营销》的作者通过个人学习Python的亲身经历，总结出一个高效率的Python学习方法与途径，来帮助零基础的非专业程序员利用Python来进行数据处理和分析以及展开数字化营销。《Python金融数据分析与数字化营销》共7章，第1章介绍基础知识，第2章介绍如何写脚本，第3章重点介绍Pandas数据分析，第4章介绍Python数据抓取，第5章介绍数据可视化，第6章和第7章分别介绍如何运用Python来进行金融数据分析和数字化营销。

《Python金融数据分析与数字化营销》重点突出，详略得当，适合零基础的读者快速运用Python来进行数据分析与决策。

阿特·尤迪恩（Art Yudin）

金融科技爱好者，对编码和教学怀着满腔的热忱。作为PracticalProgramming公司的创始人和CEO，他面向有抱负的开发者和数据科学家，为他们提供专业的培训服务。目前，他的主要兴趣为研发金融服务软件并在纽约和芝加哥提供实用编程相关培训和工作坊。

周子衿

留学期间多次入选“优等生名录”，主修商业分析，曾经运用数据模型和 R 语言帮助某企业在半年内实现了十倍的业务增长。奉行深思笃行的做事原则，有志于通过技术途径和感性思维来探寻商业价值与人文精神的平衡。

《Python金融数据分析与数字化营销》主要帮助读者了解如何使用 Python来收集、操作和分析数据。作为一本实用指南，本书可帮助读者从零开始使用 Python，直到可以自己可以动手写脚本来完成日常任务，比如金融数据分析和数字化市场营销。

Python作为雇主最需要的技能，可以在几个月内学会，相关的工作知识和经历可以帮助你提升职业生涯。《Python金融数据分析与数字化营销》将指导读者处理数字、分析大数据以及从电子表格切换到更快、更高效的编程语言。书中提供了适量的真实案例来帮助你实现学习到应用的过渡，成为一名熟练的 Python专家。

《Python金融数据分析与数字化营销》着眼于数据管理、金融和数字化营销，强调了Python如何进行数据收集、管理、分析和可视化，从而助力金融行业确定金融衍生品的定价以及开展有效的营销活动。

随着数据科学、机器学习以及人工智能的发展，Python已经成为现在最流行同时也是最有用的语言，掀起了人人学Python的热潮。Python很容易上手和掌握，有助于从业人员实现职业的发展和升迁。到2020年年底，Python作为当年使用率增幅最大的编程语言，位列Tiob年度编程语言榜首。2021年，Python连续五年位列

榜首。

出于工作需要而偶然开始Python学习之旅，这样的经历正在成为很多人的常态。作为金融科技工作者，基于商科人士学习Python的角度，本书作者介绍了可以满足日常工作需要的Python基础知识。读者在掌握这些必知必会的要点之后，即可运用Python来进行数据收集、处理和分析等，从而高效地完成日常的工作任务。

总的说来，本书侧重于介绍如何处理数据、分析大数据以及如何从Excel等切换到更快、更高效的Python，旨在通过书中提供的实际案例和循序渐进的指导来帮助读者从萌新成为自信的 Python达人。

本书重点介绍Python如何应用于金融财经数据分析与数字化营销，旨在帮助从业人员更精准地分析数据，更好地进行投资决策和开展营销活动。

本书涉及的主题有基础知识、如何写脚本、Pandas数据分析、Python数据抓取、数据可视化以及如何运用Python来进行金融数据分析和数字化营销。

书中使用了金融数据来源Alpha Vantage、工具库Pandas-Datareader（用于对金融财经数据进行导入和分析）、IEX交易所的数据、可视化库Matplotlib（用于可视化天文、地理和科学数据）、软件包NumPy-Financial以及Google Analytics分析工具等。学习的过程也是一个动态交互和成长的过程，欢迎扫码访问更多资源。

第1章　开始使用Python 001

1.1　安装Python 003

1.2　变量和数字类型 008

1.3　字符串 013

1.4　你的第一个程序 016

1.5　用if，elif和else语句来实现逻辑 019

1.6　方法 025

1.7　列表和元组 029

1.8　索引和切片 034

第2章　自己动手写Python 脚本 039

2.1　有限循环 040

2.2　范围函数range() 043

2.3　嵌套的for循环 045

2.4　自定义函数 047

2.5　构建程序 051

2.6　无限循环 057

2.7　字典 059

2.8　将信息写入文本文件 064

2.9　从文本文件中读取信息 067

第3章　Pandas数据分析 073

3.1　Series数据结构 074

3.2　DataFrame数据结构 079

3.2.1　构建DataFrame 079

3.2.2　DataFrame切片 081

3.2.3　筛选DataFrame 089

3.3　Pandas中的逻辑运算 091

3.4　从CSV文件中读取数据 097

3.5　合并数据集 108

3.5.1　连接数据集 109

3.5.2　合并DataFrame 113

3.6　分组函数 114

第4章　Python数据抓取 119

4.1　网页抓取 120

4.2　列表推导式 131

4.3　用Selenium进行网页抓取 136

4.4　Selenium 139

4.5　使用API 152

4.6　工具库Pandas-Datareader 159

第5章　数据可视化 163

5.1　可视化库Matplotlib 164

5.2　折线图 164

5.3　直方图 170

5.4　散点图 172

5.5　饼状图 178

第6章　Python金融数据分析 181

6.1　NumPy-Financial 182

6.2　用fv()函数来计算终值 183

6.3　用pv()函数来计算现值 184

6.4　用npv()函数来计算净现值 185

6.5　风险价值 190

6.6　蒙特卡洛模拟 199

6.7　有效边界 201

6.8　基本面分析 208

6.9　财务比率 213

第7章　Python数字化营销 215

7.1　开始使用Google API Client 216

7.2　Twitter机器人 232

7.3　用Python进行电子邮件营销 237