《Python数据分析从入门到精通（第2版）》从数据分析初学者角度出发，以通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用Python进行数据分析程序开发应掌握的各方面技术。全书共分21章，包括数据分析基础、搭建数据分析开发环境、NumPy模块之数组计算、Pandas模块基础、Pandas模块之数据的读取、Pandas模块之数据的处理、Pandas模块之数据的清洗、数据的计算与格式化、数据统计及透视表、处理日期与时间、Scikit-Learn机器学习模块、Matplotlib模块入门、Matplotlib模块进阶、Seaborm图表、Plotly图表、Bokeh图表、Pyecharts图表等内容，以及4个项目实战综合案例。书中所有知识结合具体实例进行介绍，涉及的程序代码给出了详细的注释，读者可轻松领会Python数据分析程序开发的精髓，从而快速提升数据分析开发技能。
另外，本书除了纸质内容，还配备了Python在线开发资源库，主要内容如下：
同步教学微课：共158集，时长23小时
技术资源库：1456个技术要点
技巧资源库：583个开发技巧
实例资源库：227个应用实例
项目资源库：44个实战项目
源码资源库：211项源代码
视频资源库：598集学习视频
PPT电子教案
本书可作为数据分析开发入门者的学习用书，也可作为高等院校相关专业的教学参考用书，还可供数据分析开发人员查阅、参考。

第1篇 基础知识
第1章 数据分析基础
1.1 数据分析概述
1.2 常见数据分析方法
1.2.1 对比分析法
1.2.2 同比分析法
1.2.3 环比分析法
1.2.4 回归分析法
1.2.5 聚类分析法
1.3 了解数据分析工具
1.4 数据分析的基本流程
1.4.1 确认目标
1.4.2 获取数据
1.4.3 处理数据
1.4.4 分析数据
1.4.5 验证结果
1.4.6 展示数据
1.4.7 应用数据
1.5 数据分析常用模块库
1.6 小结
第2章 搭建数据分析开发环境
2.1 强大的编程语言Python
2.1.1 Python概述
2.1.2 安装Python
2.1.3 创建第一个Python程序
2.2 安装Anaconda开发环境
2.3 Jupyter Notebook开发工具
2.3.1 初识Jupyter Notebook
2.3.2 创建Jupyter Notebook文件
2.3.3 测试Jupyter Notebook
2.4 PyCharm集成开发环境
2.4.1 PyCharm的下载与安装
2.4.2 配置PyCharm
2.4.3 测试PyCharm
2.5 小结
第3章 NumPy模块之数组计算
3.1 NumPy模块概述
3.1.1 什么是NumPy模块
3.1.2 安装NumPy模块
3.1.3 NumPy的数据类型
3.1.4 ndarray()数组对象
3.1.5 dtype数据类型对象
3.2 创建数组
3.2.1 创建简单的数组
3.2.2 多种创建数组的方式
3.2.3 根据数值范围创建数组
3.2.4 生成随机数组
3.2.5 在已有的数组中创建数组
3.3 数组的基本操作
3.3.1 数组的多种运算方式
3.3.2 数组的索引和切片
3.3.3 数组的重塑
3.3.4 数组的增、删、改、查
3.4 矩阵的基本操作
3.4.1 创建矩阵
3.4.2 矩阵的运算
……
第2篇 可视化图表
第3篇 项目实战