本书系统讲述Python数据分析入门与实践的内容，包括Pyhton的安装、Python语言基础要素、选择结构、循环、函数、列表、集合和字典、Python类和对象、NumPy库、pandas库、用Matplotlib实现数据可视化、数据质量分析、数据预处理、回归分析。本书以案例的形式循序渐进地进行介绍，将理论与实践结合，适合想要从零开始学习Python的本科生、研究生阅读，帮助其快速入门。

第1章 Python的安装
1.1 Python简介
1.1.1 Python的发展历史
1.1.2 Python的特点
1.1.3 Anaconda Python
1.2 Python开发环境搭建
1.2.1 Anaconda下载
1.2.2 Anaconda安装
1.3 Jupyter Notebook的运用
1.4 环境测试
1.5 本章小结
1.6 习题
第2章 Python语言基础要素
2.1 变量
2.1.1 定义变量
2.1.2 数字类型
2.1.3 变量的命名和使用
2.1.4 常量
2.1.5 注释
2.2 算术运算
2.2.1 基本算术运算
2.2.2 幂运算
2.2.3 整除和余数
2.2.4 调用函数
2.2.5 数学函数
2.2.6 几种错误
2.2.7 导入函数的方式
2.2.8 复合赋值和算术运算
2.2.9 续行
2.3 字符串
2.3.1 字符串类型
2.3.2 连接与重复
2.3.3 转换数字和字符串
2.3.4 字符串与字符
2.3.5 字符串方法
2.3.6 字符值
2.3.7 转义字符
2.4 输入输出
2.4.1 用户输入
2.4.2 输入数字
2.4.3 格式化输出
2.5 综合案例——自动售货机零钱兑换
2.6 本章小结
2.7 习题
第3章 选择结构
3.1 条件结构
3.1.1 if语句
3.1.2 if…else语句
3.1.3 if…elif…else语句
3.2 关系运算符
3.2.1 比较字符串
3.2.2 字符串的字典顺序
3.3 嵌套分支
3.4 多重选择
3.5 流程图
3.6 问题解决：测试用例
3.7 布尔变量和运算符
3.7.1 布尔运算符
3.7.2 连用关系运算符
3.7.3 德摩根定律
3.8 分析字符串
3.9 综合案例——个人所得税计算
3.10 本章小结
3.11 习题
……
第4章 循环
第5章 函数
第6章 列表
第7章 集合和字典
第8章 Python类和对象
第9章 NumPy库
第10章 pandas库
第11章 用Matplotlib实现数据可视化
第12章 数据质量分析
第13章 数据预处理
第14章 回归分析
参考文献