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全新正版Python数据分析与可视化9787542974310立信会计出版社
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章 编程基础入门
1.1 什么是Python
1.2 Python开发环境的构建
1.3 VS Code中的Jupyter Notebook
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第2章 Python基础语法
2.1 Python基本语法概述
2.2 算术和变量
. 数据类型
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第3章 复合数据类型
3.1 列表
3.2 元组
3.3 字符串
3.4 字典
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第4章 程序控制结构
4.1 条件分支
4.2 循环
拓展阅读
第5章 函数和模块
5.1 函数
5.2 导入模块
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第6章 使用Pandas进行数据分析
6.1 对数据进行创建和读取
6.2 对数据进行索引、选择和赋值
6.3 汇总和映
6.4 分组、多级索引和排序
6.5 数据类型和缺失值
6.6 重命名和合并
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第7章 使用Seabom进行数据可视化
7.1 数据可视化介绍
7.2 折线图
7.3 条形图和热图
7.4 散点图
7.5 直方图和密度图
7.6 选择绘图类型和自定义样式
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第8章 Python在财务中的应用
8.1 职工薪酬的核算
8.2 应收账款账龄分析
8.3 固定资产核算
8.4 成本态分析
8.5 本量利分析
8.6 作业成本法
8.7 货币的时间价值
8.8 现金流量折现法
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第9章 利用Python进行财务综合分析
9.1 数据的采集
9.2 业绩概况分析
9.3 盈利能力分析
9.4 偿债能力分析
9.5 现金获取能力分析
9.6 营运能力分析
9.7 成长能力分析
9.8 综合分析
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0章 Python在数据科学中的应用
10.1 操作准备
10.2 设置数据科学环境
10.3 准备数据
10.4 训练和评估模型
10.5 使用神经网络
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附录 Code提示安装ipykernel package的问题解决
附录B ModuleNotFoundError的解决
附录C 根据错误代码解决问题
附录D FileNotFoundError的问题解决
附录E 常用快捷键
本书首先初步介绍了Python的各类基础知识、基本语法(1~5章);其次详细介绍了Pandas数据分析和以Seaborn为例的数据可视化(6~7章);结合了财务应用(8~9章)和数据科学应用(10章)等,拓展介绍了Python在数据分析与可视化实务中的应用。
本书的主要特点如下:
1.综合用途多
本书的内容设计做到与“岗课赛”结合,可以作为读者学习的教科书、在备赛和工作中使用的工具书、贴近的参考书。
2.理论与实践结合
本书将多学科内容结合,举例更加贴近实践。
3.内容简洁,难度适中
本书设置的学习内容能与实际相适应,容易上手操作,减少了复杂但不常用的内容。
4.课程资源完备,解决读者的后顾之忧
本书的课程资源包括微课、源代码、数据集、课件PPT、练习题目等。课程资源由立信会计出版社提供,可联系索取。
5.内容与时俱进
本书使用了Visual Studio Code,Jupyter Notebook等流行工具,能提高Python工具的使用效率。
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