王诗翔，GitHub账号@ShixiangWang，毕业于成都电子科技大学，开源爱好者与开发者，简书“互联网优秀作者”。目前从事生物信息学在肿瘤精准医疗方向的研究工作，并在多个国际知名期刊上发表SCI论文。掌握Python、R、Shell等多门与数据处理相关的编程语言以及各类数据分析和统计技术，对技术知识的分享和传播充满热情。

第1章 Python介绍及学习前的准备
1.1 Python是什么
1.2 为什么要使用Python进行数据分析
1.3 科学计算核心库简介
1.4 搭建环境
1.4.1 线上平台
1.4.2 本地机器环境下相关软件的安装
1.5 章末小结
第2章 Python入门示例及基础知识
2.1 Python解释器与IPython
2.1.1 标准Python解释器
2.1.2 IPython
2.2 Python入门示例
2.3 nteract软件使用简介
2.4 算术运算
2.4.1 简单数学运算
2.4.2 代码约定
2.4.3 计算身体质量指数
2.5 变量简介
2.5.1 什么是变量
2.5.2 变量的命名
2.6 基本数据类型
2.6.1 数字
2.6.2 字符串
2.6.3 布尔值
2.6.4 查看数据类型
2.7 数据运算
2.7.1 加号与黑箱子
2.7.2 类型转换
2.7.3 运算符汇总
2.8 章末小结
第3章 基本数据结构
3.1 列表
3.1.1 列表的创建
3.1.2 修改列表元素
3.1.3 遍历列表
3.1.4 列表操作符
3.1.5 列表切片
3.1.6 列表方法、函数与操作
3.1.7 列表与字符串
3.1.8 列表对象与值
3.2 元组
3.2.1 元组的创建
3.2.2 元组操作
3.2.3 元组与列表的区别
3.3 字典
3.3.1 字典的创建与使用
3.3.2 字典操作
3.4 集合
3.4.1 集合的创建
3.4.2 集合操作
3.4.3 冰冻集
3.5 章末小结
第4章 控制流与文件操作
4.1 条件结构if-else
4.1.1 简单if-else结构
4.1.2 嵌套条件结构
4.1.3 单行if-else
4.1.4 使用逻辑操作符
4.2 for语句
4.2.1 for语句块
4.2.2 else语句块
4.2.3 索引迭代
4.2.4 多列表迭代
4.2.5 列表推导式
4.2.6 条件列表推导式
……
第5章 函数与模块
第6章 NumPy
第7章 Matplotlib
第8章 Pandas入门
第9章 Markdown基础
第10章 数据导入
第11章 数据分析工具箱
第12章 Pandas进阶
第13章 数据可视化进阶
第14章 统计分析
第15章 未言及的内容
结语：接下来学什么

Python具有强大的应用能力，以及便捷高效的数据分析和可视化扩展包系统。本书重点讲解Python数据分析的基础知识，使读者通过Python理解数据分析的逻辑，并掌握基本的Python编程知识和分析实现方法。本书系统全面、循序渐进地介绍了Python编程基础、数据导入、数据分析和可视化内容，包括条件判断与循环控制、从Excel中导入数据、使用Pandas库进行数据的转换和计算，以及使用Plotnine库绘制ggplot风格的图形等。此外，本书还涉及Markdown、基本的统计理论和IPython魔术命令等内容。
本书可以作为Python编程和数据分析入门级读者的学习用书，也适合数据分析相关从业人员阅读，还可以作为高等院校计算机、统计及相关专业的师生用书和培训学校的教材。