Python语言是目前最流行的数据分析和人工智能语言，很多院校都开设了以Python语言为基础的数据分析课程，对于管理类、金融学、社会学等文科专业而言，社会上需要大量具备数据分析技术的人才，但市场上面向文科专业学生的教材不多。编写本教材能满足人才培养多样化需要。

本书以Python3.X为平台，介绍Python编程基础和数据分析基础.共9章，内容包括Python概述、Python语言基础、程序控制结构、序列数据结构、函数、文件与目录操作、NumPy数值计算、Pandas数据处理与分析、数据可视化，各章均配有丰富的例题与习题，并以一个完整的案例贯穿数据处理、数据分析与数据可视化这三部分。本书适合作为普通高等学校文科类专业和其他非计算机专业的Python编程及数据分析的教材.也适合从事相关工作的人员阅读。

第1章Python概述
1.1计算机程序与编程语言
1.2Python语言介绍
1.2.1Python的起源与发展
1.2.2Python的特点
1.2.3Python的应用领域与发展趋势
1.3Python环境安装与使用
1.3.1安装与配置Python环境
1.3.2Python开发环境IDLE及其使用
1.3.3其他集成开发环境
1.4Python扩展库
1.5本章小结
1.6习题
第2章Python语言基础
2.1常量与变量
2.2运算符与表达式
2.3数据类型
2.3.1数字
2.3.2字符串
2.3.3列表、元组、字典和集合
2.4内置函数
2.5基本输人/输出
2.6模块的使用
2.7语言基础综合应用
2.8本章小结
2.9习题
第3章程序控制结构
3.1选择结构
3.2循环结构
3.2.1while语句
3.2.2for语句
3.2.3break、continue和else语句
3.2.4嵌套的循环结构
3.3程序控制结构综合应用
3.4本章小结
3.5习题
第4章序列数据结构
4.1序列结构概述
4.2列表
4.2.1列表的创建与访问
4.2.2列表的常用操作
4.2.3列表推导式
4.3元组
4.3.1元组的创建与访问
4.3.2元组的常用操作
4.4字典
4.4.1字典的创建与访问
4.4.2字典的常用操作
4.5集合
4.5.1集合的创建
4.5.2集合的常用操作
4.6字符串
4.7序列解包
4.8序列结构综合应用
4.9本章小结
4.10习题
第5章函数
5.1函数的定义和调用
5.2函数参数
5.2.1位置参数
5.2.2默认值参数
5.2.3关键字参数
5.2.4可变长参数
5.3变量的作用域
5.4Lambda表达式
5.5递归函数
5.6函数综合应用
5.7本章小结
5.8习题
第6章文件与目录操作
6.1文件概念
6.2文件基本操作
6.2.1文件的打开与关闭
6.2.2文件的读写
6.3csv文件操作
6.4目录常用操作
6.5文件操作综合应用
6.6本章小结
6.7习题
第7章NumPy数值计算
7.1数组的创建与访问
7.1.1创建数组
7.1.2查看数组属性
7.1.3访问数组
7.1.4修改数组
7.2数组的运算
7.3数组的操作
7.3.1数组的排序
7.3.2数组的合并
7.4基于NumPy的数据分析
7.5本章小结
7.6习题
第8章Pandas数据处理与分析
8.1Pandas基本数据结构
8.1.1系列
8.1.2数据框
8.1.3访问数据框
8.1.4修改数据框
8.1.5数据框的排序
8.2数据分析概述
8.3数据的导入与导出
8.3.1数据的导入
8.3.2数据的导出
8.4数据预处理
8.4.1缺失值处理
8.4.2异常值处理
8.4.3重复值处理
8.4.4其他处理
8.5数据查询
8.6数据汇总
8.6.1分组统计
8.6.2分区统计
8.6.3重采样
8.7建立数据透视表
8.8数据框的合并与连接
8.9本章小结
8.10习题
第9章数据可视化
9.1基本绘图方法
9.2Matplotlib绘图
9.2.1Matplotlib库简介
9.2.2绘制折线图
9.2.3绘制直条图
9.2.4绘制饼图
9.2.5绘制散点图
9.2.6绘制直方图
9.3Pandas绘图
9.4数据可视化应用
9.5本章小结
9.6习题
附录Python常用内置函数
参考文献