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第 1章 Python與數(shù)據(jù)分析工具 001
1.1　Python概述　001
1.1.1　編程語(yǔ)言　001
1.1.2　Python語(yǔ)言　002
1.2　數(shù)據(jù)分析工具Anaconda　002
1.2.1　Anaconda簡(jiǎn)介　002
1.2.2　Anaconda安裝　003
1.3　數(shù)據(jù)分析工具Jupyter Notebook　005
1.3.1　Jupyter Notebook簡(jiǎn)介　005
1.3.2　IPython與Jupyter Notebook　006
1.3.3　使用Jupyter Notebook編程　007
【Python財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析】普通
年金現(xiàn)值計(jì)算　007
本章小結(jié)　010
習(xí)題　010
第　2章 Python編程　012
2.1　Python標(biāo)識(shí)符和關(guān)鍵字　012
2.1.1　標(biāo)識(shí)符　012
2.1.2　關(guān)鍵字　013
2.2　Python對(duì)象與變量　014
2.2.1　對(duì)象　014
2.2.2　典型的Python對(duì)象　015
2.2.3　變量　015
2.3　Python表達(dá)式與解析　017
2.3.1　表達(dá)式　017
2.3.2　運(yùn)算符　017
2.3.3　定界符　019
2.3.4　表達(dá)式解析　019
2.4　Python工作原理簡(jiǎn)述　020
2.4.1　Python解釋器　020
2.4.2　Python工作原理　020
2.5　Python數(shù)據(jù)類型　021
2.5.1　數(shù)據(jù)類型簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)類型　021
2.5.2　字符串　022
2.5.3　列表與元組　028
2.5.4　字典與集合　032
2.6　Python程序流程控制　040
2.6.1　選擇結(jié)構(gòu)　040
2.6.2　while循環(huán)結(jié)構(gòu)　042
2.6.3　for循環(huán)結(jié)構(gòu)　042
2.6.4　特殊流程控制　042
2.7　可迭代對(duì)象、推導(dǎo)式、
　生成器　043
2.7.1　可迭代對(duì)象　043
2.7.2　推導(dǎo)式　044
2.7.3　生成器　044
【Python財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析】根據(jù)
企業(yè)營(yíng)業(yè)收入等判定企業(yè)類型　045
本章小結(jié)　047
習(xí)題　047
第3章　Python編程進(jìn)階　051
3.1　Python函數(shù)　051
3.1.1　Python函數(shù)定義　051
3.1.2　Python函數(shù)執(zhí)行　052
3.1.3　Python函數(shù)調(diào)用　052
3.1.4　Python函數(shù)參數(shù)傳遞　052
3.1.5　lambda表達(dá)式　055
3.1.6　Python內(nèi)置函數(shù)　055
3.2　函數(shù)式編程　056
3.2.1　函數(shù)式編程的含義　057
3.2.2　高階函數(shù)　057
3.3　面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)　060
3.3.1　面向?qū)ο蟮南嚓P(guān)術(shù)語(yǔ)　060
3.3.2　Python類的定義　061
3.3.3　簡(jiǎn)單類和實(shí)例　061
3.3.4　構(gòu)造函數(shù)與實(shí)例化　061
3.3.5　訪問(wèn)實(shí)例屬性和調(diào)用實(shí)例
　方法　062
3.3.6　類變量、實(shí)例變量、類中的局部
　變量　062
3.3.7　實(shí)例方法、類方法和靜態(tài)
　方法　063
3.3.8　Python繼承機(jī)制及其使用
　方法　064
3.3.9　Python的多態(tài)　066
3.4　Python模塊與庫(kù)　067
3.4.1　Python模塊與庫(kù)概述　067
3.4.2　pip工具　067
3.4.3　import用法　068
3.5　Python名字空間與變量
　作用域　069
3.5.1　名字空間　069
3.5.2　變量作用域　070
3.6　Python文件管理　073
3.6.1　文件路徑管理　074
3.6.2　Python文件對(duì)象　075
3.7　Python異常處理機(jī)制　077
3.7.1　Python異常處理　077
3.7.2　raise語(yǔ)句用法　079
3.7.3　Python上下文處理　079
【Python財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析】普通
年金現(xiàn)值系數(shù)表　080
本章小結(jié)　082
習(xí)題　083
第4章　NumPy數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)　086
4.1　NumPy基礎(chǔ)　086
4.1.1　NumPy ndarray對(duì)象　086
4.1.2　NumPy區(qū)間數(shù)組　088
4.1.3　NumPy廣播機(jī)制　089
4.2　隨機(jī)函數(shù)　090
4.2.1　Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)random　090
4.2.2　np.random模塊　092
4.3　NumPy常用數(shù)學(xué)運(yùn)算函數(shù)　093
【Python財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析】A股
上市公司歷年每股收益指標(biāo)統(tǒng)計(jì)
分析　094
本章小結(jié)　096
習(xí)題　096
第5章　Pandas數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)　100
5.1　Pandas基礎(chǔ)　100
5.1.1　Pandas簡(jiǎn)介　100
5.1.2　Pandas基本數(shù)據(jù)對(duì)象　100
5.2　Pandas數(shù)據(jù)文件讀寫　105
5.2.1　數(shù)據(jù)文件的讀取與寫入　106
5.2.2　read_excel()函數(shù)　106
5.2.3　讀取文本文件　108
5.2.4　to_excel()函數(shù)　108
5.3　Pandas Index對(duì)象　109
5.3.1　認(rèn)識(shí)Pandas Index對(duì)象　109
5.3.2　創(chuàng)建Pandas Index對(duì)象　109
5.3.3　Pandas Index對(duì)象方法　110
5.3.4　設(shè)置索引　111
5.4　Pandas數(shù)據(jù)切片與提取　113
5.4.1　下標(biāo)引用　113
5.4.2　屬性訪問(wèn)　114
5.4.3　標(biāo)簽索引　114
5.4.4　位置索引　115
5.4.5　多層索引的數(shù)據(jù)提取　116
5.4.6　數(shù)據(jù)賦值　116
5.5　Pandas常用方法　116
5.5.1　數(shù)據(jù)信息查詢方法　117
5.5.2　數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)描述方法　117
5.5.3　Pandas排序方法　119
5.5.4　Pandas遍歷方法　119
【Python財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析】A股
上市公司基本信息統(tǒng)計(jì)分析　120
本章小結(jié)　123
習(xí)題　123
第6章　Pandas數(shù)據(jù)清洗與函數(shù)
　應(yīng)用　126
6.1　Pandas對(duì)象的運(yùn)算與對(duì)齊　126
6.1.1　NumPy的NaN　126
6.1.2　Series運(yùn)算　127
6.1.3　DataFrame運(yùn)算　127
6.2　Pandas數(shù)據(jù)清洗　128
6.2.1　處理缺失數(shù)據(jù)　128
6.2.2　處理重復(fù)值　131
6.2.3　替換數(shù)據(jù)　132
6.3　函數(shù)應(yīng)用　132
6.3.1　Pandas函數(shù)應(yīng)用概述　132
6.3.2　鏈?zhǔn)讲僮鳌?33
6.3.3　pipe()函數(shù)　133
6.3.4　apply()函數(shù)　134
6.3.5　applymap()和map()函數(shù)　135
【Python財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析】財(cái)務(wù)
報(bào)表文件數(shù)據(jù)清洗和運(yùn)算　136
本章小結(jié)　138
習(xí)題　138
第7章　Pandas數(shù)據(jù)集處理　142
7.1　數(shù)據(jù)變形　142
7.1.1　長(zhǎng)表和寬表的變形　142
7.1.2　pivot()函數(shù)　143
7.1.3　pivot_table()函數(shù)　144
7.1.4　melt()函數(shù)　145
7.1.5　wide_to_long()函數(shù)　147
7.2　數(shù)據(jù)分組　148
7.2.1　groupby()函數(shù)　148
7.2.2　分組操作　148
7.2.3　GroupBy對(duì)象　150
7.2.4　組應(yīng)用函數(shù)　151
7.3　數(shù)據(jù)連接　152
7.3.1　關(guān)系型數(shù)據(jù)操作　152
7.3.2　值連接函數(shù)merge()　154
7.3.3　索引連接函數(shù)join()　156
7.3.4　數(shù)據(jù)拼接函數(shù)concat()　158
【Python財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析】A股
上市公司行業(yè)分類處理　160
本章小結(jié)　163
習(xí)題　163
第8章　數(shù)據(jù)可視化　166
8.1　Matplotlib入門　166
8.1.1　數(shù)據(jù)可視化　166
8.1.2　Matplotlib繪圖過(guò)程　166
8.1.3　Matplotlib繪圖對(duì)象　168
8.2　定量數(shù)據(jù)和定性數(shù)據(jù)　174
8.2.1　定性與定量相關(guān)概念　174
8.2.2　數(shù)據(jù)類型　175
【Python財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析】財(cái)務(wù)
數(shù)據(jù)的可視化基礎(chǔ)圖形　175
本章小結(jié)　188
習(xí)題　188
第9章　Python財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析
　進(jìn)階　192
9.1　文本數(shù)據(jù)處理　192
【Python財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析】上市
公司基本信息文本數(shù)據(jù)處理　192
9.2　時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析　195
【Python財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析】財(cái)務(wù)
數(shù)據(jù)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析　195
9.3　基于機(jī)器學(xué)習(xí)的財(cái)務(wù)應(yīng)用　199
【Python財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析】基于
上市公司年報(bào)財(cái)務(wù)指標(biāo)的機(jī)器學(xué)習(xí)
財(cái)務(wù)應(yīng)用　199
參考文獻(xiàn)　204