本书以某上市电商企业的客户数据、订单数据、股价数据为基础，循序渐进地介绍Python可视化技术，重点介绍Pandas数据预处理与Matplotlib和Pyecharts在数据可视化应用中的基本功能和使用技巧。全书共分4篇，第1篇（第1～4章）主要介绍Python基础与Pandas数据预处理技术，帮助准备可视化数据；第2篇（第5～7章）介绍可视化工具Matplotib的功能与绘图技巧；第3篇（第8～10章）介绍可视化工具Pyecharts的功能与绘图技巧：第4篇（第11～13章）介绍3个项目案例，旨在使读者学以致用，提升数据分析的整体能力。
本书还提供了案例数据源文件、源代码和教学视频，供读者上机演练时参考。
本书案例丰富，通俗易懂，适合想学习Python可视化的初学者和从业者使用，还可以作为管理、经济、社会人文等领域的人员学习Python软件进行大数据可视化分析的参考书，也可以作为大中专院校相关专业的教学用书。

王国平
毕业于上海海洋大学，硕士，从业10余年，主要从事数据可视化、数据挖掘和大数据分析与研究等工作，对于多种数据工具以及行业软件Tableau、SPSS、PyTorch、Power BI等都有丰富的实践经验。出版图书《动手学Excel数据分析与可视化》《PyTorch深度学习建模与应用》等。

第1篇 Python数据可视化基础
第1章 搭建Python开发环境
1.1 集成开发工具Anaconda
1.1.1 什么是Anaconda
1.1.2 安装Anaconda
1.2 常用代码开发工具
1.2.1 简单易用的Spyder
1.2.2 功能强大的JupyterLab
1.2.3 高效流行的PyCharm
1.3 认识Python程序
1.3.1 一个简单的Python程序
1.3.2 Python的常量和变量
1.3.3 编写Python程序的注意事项
1.4 包管理工具pip
1.5 本章小结
第2章 Python编程基础
2.1 Python数据类型
2.1.1 数字
2.1.2 字符串
2.1.3 列表
2.1.4 元组
2.1.5 集合
2.1.6 字典
2.2 Python运算符和优先级
2.2.1 Python运算符
2.2.2 运算符的优先级
2.3 Python语法基础
2.3.1 条件语句：if及if嵌套
2.3.2 循环语句：while与for
2.3.3 格式化：format与
2.4 Python的函数
2.4.1 函数的概念及使用
2.4.2 数据分析中的常用函数
2.5 本章小结
第3章 Pandas数据整理与清洗
3.1 Pandas的概念与数据结构
3.1.1 初识Pandas
3.1.2 Pandas的数据结构
3.2 数据的读取
3.2.1 读取本地离线数据
3.2.2 读取Web在线数据
3.2.3 读取常用数据库的数据
3.2.4 读取Hadoop集群数据
3.3 数据的索引
3.3.1 set_index()函数：创建索引
3.3.2 unstack()函数：层次化索引
3.3.3 swaplevel()函数：调整索引
3.4 数据的切片
3.4.1 提取一列或多列数据
3.4.2 提取一行或多行数据
3.4.3 提取指定区域的数据
3.5 数据的删除
3.5.1 删除一行或多行数据
3.5.2 删除一列或多列数据
3.5.3 删除指定的列表对象
3.6 数据的排序
3.6.1 按行索引排序数据
3.6.2 按列索引排序数据
……
第2篇 Matplotlib数据可视化
第3篇 Pyecharts数据可视化
第4篇 数据可视化案例
附录A 搭建大数据开发环境