本书以《Python程序开发职业技能等级标准》为编写依据，内容主要由数据收集与清洗、数据可视化与数据分析、人工智能应用3个部分组成，涵盖了NumPy、pandas、数据处理、数据可视化、机器学习、深度学习和推荐系统等相关知识。
本书以模块化的结构组织各个章节，以任务驱动的方式安排内容，以培养学生能力为目的，充分体现了“做中学，学中做”的思想。本书可用于1+X证书制度试点工作中的Python程序开发职业技能培训，也可以作为期望从事Python程序开发人员的自学参考用书。

第一篇 数据收集与清洗
第1章 NumPy
1.1 介绍和安装开发环境
1.1.1 Python开发环境介绍
1.1.2 安装Anaconda
1.1.3 Jupyter编辑平台
1.2 安装NumPy
1.3 NumPy数组
1.3.1 NumPy ndarray对象
1.3.2 创建NumPy数组的常用函数
1.4 数组的索引与切片
1.4.1 数组的索引
1.4.2 数组的切片
1.5 基本数学运算
1.5.1 数组与标量的运算
1.5.2 数组与数组的运算
1.6 NumPy通用函数
1.6.1 mean()函数
1.6.2 average()函数
1.6.3 sum()函数
1.6.4 min()函数
1.6.5 max()函数
1.6.6 argmax()函数
1.6.7 maximum()/minimum()函数
1.6.8 median()函数
1.6.9 var()函数
1.6.10 std()函数
1.6.11 sort()函数
1.6.12 loadtxt()函数
1.7 NumPy字符串处理
1.7.1 add()函数
1.7.2 multiply()函数
1.7.3 center()函数
1.7.4 capitalize()函数和title()函数
1.7.5 lower()函数和upper()函数
1.7.6 split()函数
1.7.7 splitlines()函数
1.7.8 strip()函数
1.7.9 lstrip()函数和rstrip()函数
1.7.10 join()函数
1.7.11 replace()函数
1.8 项目实训——苹果公司股票数据分析
1.8.1 项目需求
1.8.2 项目实施
1.8.3 项目分析
本章小结
习题
第2章 pandas
2.1 安装pandas
2.2 Series对象的基本操作
2.2.1 创建Series对象
2.2.2 查询Series对象中的数据
2.2.3 修改、删除Series对象中的数据
2.3 DataFrame对象的基本操作
2.3.1 创建DataFrame对象
2.3.2 DataFrame对象的属性
2.3.3 查询DataFrame对象中的数据
2.3.4 修改DataFrame对象中的数据
2.3.5 增加DataFrame对象中的数据
2.3.6 删除DataFrame对象中的数据
2.4 pandas读写数据
2.4.1 读写CSV文件
2.4.2 读写Excel文件
2.4.3 读写JSON文件
2.5 数据索引、排序和排名
2.5.1 DataFrame的索引
2.5.2 DataFrame的排序
2.5.3 DataFrame的排名
2.6 项目实训——链家房屋数据分析
2.6.1 项目需求
2.6.2 项目实施
2.6.3 项目分析
本章小结
习题
第3章 数据处理
3.1 数据清洗
3.1.1 处理重复数据
3.1.2 处理缺失数据
3.2 数据计算
3.2.1 基本数学运算
3.2.2 比较运算
3.2.3 统计方法
3.3 数据分组
3.3.1 分组聚合
3.3.2 透视表
3.4 数据转置与数据位移
3.4.1 数据类型转换
3.4.2 数据转置
3.4.3 数据位移
3.5 数据合并
3.5.1 堆叠合并
3.5.2 主键合并
3.5.3 重叠合并
3.6 项目实训——电影数据分析
3.6.1 项目需求
3.6.2 项目实施
3.6.3 项目分析
本章小结
习题
第二篇 数据可视化与数据分析
第4章 数据可视化
4.1 可视化介绍
4.2 Matplotlib简介
4.2.1 什么是Matplotlib
4.2.2 Matplotlib的使用场景
4.2.3 Matplotlib的安装
4.3 Matplotlib绘图
4.3.1 Matplotlib绘图的核心原理
4.3.2 折线图
4.3.3 柱状图
4.3.4 直方图
4.3.5 饼图
4.3.6 散点图
4.3.7 函数图
4.3.8 3D绘图
4.4 Seaborn绘图
4.4.1 认识Seaborn
4.4.2 折线图
4.4.3 散点图
4.4.4 直方图
4.5 可视化分析报告
4.5.1 报告需求
4.5.2 报告内容说明
4.5.3 业务实践
4.5.4 报告分析
4.6 项目实训——2014年度用户每月购买商品次数和购买商品数量分析报告
4.6.1 报告需求
4.6.2 报告内容说明
4.6.3 项目实施
4.6.4 报告分析
本章小结
习题
第5章 数据分析
5.1 数据分析介绍
5.2 列表分析
5.2.1 分析需求
5.2.2 分析关注点
5.2.3 分析思路
5.2.4 列表分析结果
5.3 协方差分析
5.3.1 认识协方差分析
5.3.2 协方差分析的意义
5.3.3 协方差分析实施
5.3.4 协方差分析结果
5.4 直方图分析
5.4.1 需求分析
5.4.2 分析关注点
5.4.3 分析思路
5.4.4 直方图分析结果
5.5 对比分析
5.5.1 认识对比分析
5.5.2 分析需求
5.5.3 分析关注点
5.5.4 分