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| 編輯推薦： |
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《Python数据分析基础（第2版）》根据作者多年教学经验编写，条理清楚，内容深浅适中，尽量让读者从实例出发，结合课后练习，少走弯路。内容主要包括Python数据类型与运算、流程控制及函数与类、Pandas库的数据处理与分析等。在本书的最后，还附带了一些文件读写、网络爬虫、矩阵计算等最基本的内容。本书可以作为本科生、研究生以及科研人员学习Python的基础教材。
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| 內容簡介： |
Python 是一种用途非常广泛的编程语言，其具有非常清晰的语法特点，适用于多种操作系 统。目前在国际上非常流行，经常被使用在各个领域，已成为一门热门的计算机语言。
《Python数据分析基础（第2版）》主要包括 Python 基本语法与数据类型、流程控制、函数与类、数据处理、数据分析、数据可视化等内容。为了增强学以致用的效果，《Python数据分析基础（第2版）》还附带了综合应用分析案例。
《Python数据分析基础（第2版）》根据作者多年的教学经验编写，讲解条理清晰，内容深浅适中，尽量让读者以最少的时间掌握数据处理分析技能，少走弯路。《Python数据分析基础（第2版）》可作为零基础入门教材，适用于相关专业的本科生、 研究生以及相关的科研人员。
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| 關於作者： |
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余本国，博士，副教授，硕士研究生导师。全国高校人工智能与大数据创新联盟常务理事，海南省侨联特聘专家委员会委员。主讲Python语言、大数据分析基础等课程。现工作于海南医学院生物医学信息与工程学院，出版《Python数据分析基础》《基于Python的大数据分析基础及实战》《Python编程与数据分析应用（微课版）》《python在机器学习中的应用》《PyTorch深度学习入门与实战》《Python机器学习算法与实战》《Python大数据分析与应用实战》《Python大数据分析与应用实践》《python数据分析：从零基础入门到案例实战》等。
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| 目錄：
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第1章 基本语法与数据类型 1
1.1 编辑器Anaconda 1
1.2 基本语法 3
1.3 数值运算符 6
1.3.1 算术运算符 6
1.3.2 比较运算符 7
1.3.3 赋值运算符 7
1.4 字符串 9
1.4.1 字符串的表示 9
1.4.2 索引与切片 11
1.5 列表、元组、字典、集合 13
1.5.1 列表 13
1.5.2 元组 20
1.5.3 字典 22
1.5.4 集合 25
1.6 格式化输出 26
1.6.1 %输出 26
1.6.2 format输出 27
1.6.3 f输出 28
1.7 其他常用的函数 28
1.7.1 strip()函数 28
1.7.2 split()函数 29
1.7.3 divmod()函数 30
1.7.4 join()函数 31
本章小结 31
练习 34
第2章 流程控制 35
2.1 选择结构 35
2.2 循环结构 36
2.2.1 for循环 36
2.2.2 while循环 37
2.2.3 continue语句和break语句 37
2.3 常见的错误类型 39
2.4 异常处理 44
2.4.1 try语句 44
2.4.2 assert语句 46
2.4.3 raise语句 46
本章小结 47
练习 47
第3章 函数与类 49
3.1 常用函数 49
3.1.1 zip()函数 49
3.1.2 enumerate()函数 49
3.1.3 eval()函数 50
3.1.4 判断方法与函数 51
3.1.5 其他内置函数 53
3.2 自定义函数 54
3.2.1 自定义函数语法 54
3.2.2 调用自定义函数 55
3.2.3 形参和实参 56
3.2.4 参数传递 56
3.2.5 变量的作用域 58
3.2.6 函数参数的类型 60
3.2.7 任意个数参数 61
3.2.8 函数调用 62
3.3 特殊函数 65
3.3.1 lambda()函数 65
3.3.2 filter()函数 66
3.3.3 map()函数 66
3.3.4 行函数 67
3.4 模块和包 68
3.4.1 模块 68
3.4.2 包 69
3.4.3 time 模块、datetime模块和calendar模块 70
3.4.4 urllib模块 73
3.5 类 74
本章小结 76
练习 76
第4章 数据处理 78
4.1 Numpy 78
4.1.1 数组的创建 78
4.1.2 数组的操作 84
4.1.3 数组统计基础 87
4.2 Pandas 88
4.2.1 Series 89
4.2.2 DataFrame 94
4.2.3 数据导入 97
4.2.4 数据导出 99
4.3 正则表达式 101
4.3.1 match()方法 105
4.3.2 search()方法 106
4.3.3 findall()方法 107
4.3.4 查找和替换re.sub() 107
4.4 数据操作 108
4.4.1 数据清洗 108
4.4.2 数据抽取 112
4.4.3 排名索引 120
4.4.4 数据合并 124
4.4.5 数据计算 127
4.4.6 数据分组 128
4.4.7 日期处理 130
本章小结 133
练习 134
第5章 数据分析 135
5.1 基本统计 135
5.2 分组分析 137
5.3 分布分析 139
5.4 交叉分析 141
5.5 结构分析 142
5.6 相关分析 143
本章小结 145
练习 145
第6章 数据可视化 146
6.1 matplotlib 146
6.1.1 符号及中文标注 147
6.1.2 饼图 149
6.1.3 散点图 150
6.1.4 折线图 152
6.1.5 柱形图 155
6.1.6 直方图 158
6.2 plotly 158
6.2.1 线形图 160
6.2.2 面积图 161
6.2.3 散点图 162
6.2.4 散点矩阵图 163
6.2.5 饼图 164
6.2.6 柱状图 165
本章小结 166
练习 167
第7章 综合应用案例 168
7.1 基础知识 168
7.1.1 图理论简介 168
7.1.2 networkx基本操作 169
7.2 数据处理 172
7.2.1 导入数据 172
7.2.2 时间格式处理 173
7.2.3 检查数据空缺值 175
7.3 数据分析 175
7.3.1 载入数据并构建图 175
7.3.2 找出最繁忙的机场 176
7.3.3 最短路径和最省时的路径 177
7.3.4 最合适的中转机场 178
7.4 完整代码 178
实践 180
参考文献 181
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| 內容試閱：
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Python是一种用途非常广泛的编程语言，具有非常清晰的语法特点，适用于多种操
作系统。目前在国际上非常流行，尤其在人工智能与大数据领域正在得到越来越广泛的
应用。Python 可以完成许多任务，功能强大，旗下的Numpy、Pandas 是进行数据清洗的
利器。近年来，Python经常被使用在各个领域，成为一种热门的计算机语言，它对其他
语言，都有很好的调用接口，如 R和 C等，并且在内存的使用上也有优化。
本书的第一次出版是在2017年，本次是对《Python数据分析基础》的再版。通过
近年来若干轮教学的积累，编者对数据分析这门课程有了更深层次的理解，对第一版的
整体框架结构和内容都做了很大的调整和补充，包括补充了正则表达式，Numpy库，以
及可视化库Plotly。本书基于 Python 3.10进行了一些示例的改进和知识点的更新，并增
加了综合应用案例。本书第1～3章为 Python 的基础部分，第4～6章为利用 Numpy
库和Pandas 库对数据进行清洗、分析、可视化，也是本书的重点内容，第7章为综合应
用案例。
本书的内容由浅入深，比较适合从未接触过计算机语言的零基础读者，每章配有示
例代码，希望读者在使用本书时，尽可能地自己写代码，少用复制粘贴的方法，这样有
利于读者尽快地进入“角色”。
本书的出版得到了海南省自然科学基金(822RC713)的资助和支持。
最后，感谢广大读者选择并使用本书。欢迎各位读者来信批评指正。
编 者
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