Python数据分析基础（第3版）

《Python数据分析基础（第3版）》通过真实案例，全面介绍Python 3编程基础及其数据分析工具的应用，培养读者通过数据分析问题、解决问题以及对结果评价的能力。全书内容包括：Python 3基本配置和编程基础、编程进阶、数据预处理、数据描述与数据探索、绘图与可视化、统计推断、相关分析、关联分析、回归分析、主成分和因子分析、聚类、判别与分类、列联分析、对应分析、定性数据分析、神经网络和深度学习、时间序列分析、信号滤波等，将读者关注的基本数据分析方法进行剖析。

阮敬（1979.10-），博士、教授、博士生导师。现任首都经济贸易大学数据科学学院副院长，兼任第七届全国统计教材编审委员会学术委员、数据科学与大数据应用组副组长，中国现场统计研究会副秘书长、经济与金融统计分会副理事长，中国统计教育学会副秘书长、高等教育分会秘书长，全国工业统计学教学研究会常务理事、青年统计学家协会创始秘书长，北京大数据协会副会长、秘书长，《统计学报》《统计与精算》编委等。在国内外发表论文70余篇，出版专著、译著、教材16本，主持国家和省部级项目及各级政府与企事业单位课题50余项，先后10余次荣获省部级及以上科研和教学奖励。
　　
　　刘帅（1989.10-），博士，北京工商大学数学与统计学院讲师，兼任北京大数据协会副秘书长、理事。有多年丰富的国内外数据行业从业经历，主要从事大数据分析与数据自动化相关研究工作。

《Python数据分析基础（第3版）》特点：
　　该书实用性强，强调对数据分析基础知识的领悟和应用。对于数据分析模型和方法的基本原理，编者避免用复杂数学公式来推导，尽量用通俗的文字来描述其基本思想，并运用Python来实现数据分析和得到结论的全部过程。为方便读者全面掌握该书内容，该书配有配套在线学习平台供读者免费使用，扫码注册或登录系统即可使用。
　　适用读者：
　　该书既可作为高等院校数据科学与大数据技术、大数据管理与应用、人工智能、统计学及其相关专业的本科生和研究生教材，也可作为社会科学领域数据分析的自学教材，同时还可以作为从事数据分析与数据管理工作的参考用书，也适合想用Python来解决实际数据分析问题的工程技术和管理人员。

本书第2版于2018年出版之后，被北京大学等全国百余所高等院校采纳为教材，同时被中国台湾五南图书出版有限公司引进繁体中文版权在港澳台地区发行，得到了广泛的使用。4年来，在充分吸收各院校授课教师和学生的教学反馈以及业界人士实践检验的基础上，第3版对全书内容进行了进一步全面而彻底地更新，修订的主要内容如下：
　　1.全书基于Python 3.10.4对全部内容进行了更新，增加了Python最新的语法特性，删除了老旧版本的内容；
　　2.第1章重新系统地组织了内容体系，增加了Python在不同操作系统中安装、配置、内核更新、寻址与寻值等的详细介绍，增加了语法糖、魔术命令、嵌套生成器等高级特性的介绍，增加了正则表达式的详细内容；
　　3.第2章增加了魔法方法、日志系统和GPU加速计算的内容；
　　4.第3章增加了面板数据与层次化索引的内容；
　　5.第4章增加了使用标准库statistics进行统计分析的内容；
　　6.第5章增加了绘制玫瑰图的内容，并将该章名称修改为“绘图与可视化”；
　　7.第9章增加了使用第三方工具库mlxtend、pyfpgrowth进行关联分析的内容；
　　8.第12章增加了使用statsmodels提供的类multivariate.pca.PCA来进行主成分分析的具体内容；
　　9.第1 6章增加了使用GPU训练神经网络和深度学习模型（CNN和LSTM）的内容，增加了使用tesseract-ocr进行文字识别（OCR）和使用YOLO进行目标检测的深度学习应用内容；
　　10.第17章增加了信号处理和滤波的内容，并将该章名称修改为“时间序列与信号滤波”；
　　11.提供免费的配套在线平台供读者使用。

第1章 Python编程基础
1．1 Python系统配置
1．1．1 在macOS和Windows系统中安装Python
1．1．2 在Linux系统中安装Python
1．1．3 使用Jupyter Notebook
1．1．4 内核升级
1．1．5 本书约定
1．2 Python基础知识
1．2．1 帮助
1．2．2 标识符
1．2．3 行与缩进
1．2．4 对象
1．2．4．1 赋值与绑定
1．2．4．2 浅复制与深复制
1．2．4．3 对象操作的实质
1．2．5 数字与表达式
1．2．6 运算符
1．2．7 字符串
1．2．7．1 转义字符
1．2．7．2 字符串格式化
1．2．7．3 字符串的内置方法
1．2．8 日期和时间
1．2．9 语法糖
1．2．10 魔术命令
1．3 数据结构与序列
1．3．1 列表
1．3．1．1 列表索引和切片
1．3．1．2 列表操作
1．3．1．3 内置列表函数
1． 3．1．4 列表方法
1．3．2 元组
1．3．3 字典
1．3．4 集合
1．3．5 推导式
1．4 语句与控制流
1．4．1 条件语句
1．4．2 循环语句
1．4．2．1 while循环
1．4．2．2 for循环
1．4．2．3 循环控制
1．5 函数
1．5．1 函数的参数
1．5．2 对象的作用域
1．5．2．1 全局对象与局部对象
1．5．2．2 非局部对象
1．5．3 匿名函数
1．5．4 递归
1．5．5 闭包
1．5．6 柯里化与反柯里化
1．5．7 常用的内置高阶函数
1．5．7．1 filter函数
1．5．7．2 map函数
1．5．7．3 reduce函数
1．6 迭代器、生成器和装饰器
1．6．1 迭代器
1．6．2 生成器
1．6．2．1 生成器函数
1．6．2．2 生成器表达式
1．6．2．3 嵌套生成器
1．6．3 装饰器
1．7 正则表达式
1．7．1 正则表达式语法
1．7．2 re模块
1．7．2．1 模式标识
1．7．2．2 模式匹配
1．7．2．3 模式查找
1．7．2．4 模式分割
……
第2章 Python编程进阶
第3章 数据预处理与数据探索
第4章 数据描述
第5章 绘图与可视化
第6章 简单统计推断
第7章 方差分析
第8章 非参数检验
第9章 相关分析与关联分析
第10章 回归分析
第11章 离散因变量模型
第12章 主成分与因子分析
第13章 列联分析与对应分析
第14章 聚类
第15章 判别和分类
第16章 神经网络与深度学习
第17章 时间序列与信号滤波
附录：各章图形（部分）