Python財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用（微課版）

第1章 Python編程入門 1
1.1　Python簡介　1
1.2　Anaconda的安裝與使用　2
1.2.1　下載與安裝　2
1.2.2　Jupyter Notebook界面介紹　5
1.2.3　Jupyter Notebook基本應(yīng)用　6
1.3　財(cái)務(wù)人的Python編程起步　8
1.3.1　開始個Python程序　8
1.3.2　代碼調(diào)試過程解析　9
習(xí)題　14
第2章　Python語言基礎(chǔ)　16
2.1　變量、常量及其賦值操作　16
2.1.1　標(biāo)識符命名規(guī)則　17
2.1.2　輸入與輸出　18
2.2　基本數(shù)據(jù)類型　19
2.2.1　數(shù)值型　20
2.2.2　字符串型　21
2.2.3　其他類型　24
2.2.4　數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換　26
2.3　組合數(shù)據(jù)類型　27
2.3.1　列表　27
2.3.2　元組　28
2.3.3　字典　29
2.4　表達(dá)式與運(yùn)算符　30
2.5　代碼編寫規(guī)則　32
習(xí)題　35
第3章　Python控制結(jié)構(gòu)　36
3.1　程序控制結(jié)構(gòu)簡介　36
3.2　順序結(jié)構(gòu)　36
3.3　選擇結(jié)構(gòu)　37
3.3.1　if語句　38
3.3.2　if語句的嵌套　40
3.3.3　條件表達(dá)式　41
3.4　循環(huán)結(jié)構(gòu)　42
3.4.1　while語句　42
3.4.2　for語句　43
3.4.3　range()函數(shù)　43
3.4.4　enumerate()函數(shù)　44
3.4.5　continue、break及else子句　44
3.4.6　循環(huán)嵌套　45
3.5　其他語句　46
3.6　程序調(diào)試和異常處理　47
3.6.1　程序調(diào)試　47
3.6.2　異常處理　47
習(xí)題　49
第4章　Python函數(shù)和模塊　52
4.1　函數(shù)　52
4.1.1　函數(shù)的創(chuàng)建和調(diào)用　52
4.1.2　函數(shù)的分類　53
4.1.3　內(nèi)置函數(shù)　54
4.1.4　標(biāo)準(zhǔn)庫函數(shù)　55
4.1.5　第三方庫函數(shù)　55
4.2　參數(shù)傳遞　55
4.2.1　可選參數(shù)　56
4.2.2　關(guān)鍵字參數(shù)　57
4.2.3　可變參數(shù)　57
4.3　變量的作用域　58
4.3.1　局部變量　58
4.3.2　全局變量　58
4.4　函數(shù)高級特性和典型函數(shù)舉例　60
4.4.1　匿名函數(shù)　60
4.4.2　函數(shù)式編程　61
4.4.3　典型函數(shù)舉例　63
4.5　模塊和包　65
4.5.1　模塊的導(dǎo)入和使用　65
4.5.2　Python中的包　66
習(xí)題　67
第5章　Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)　69
5.1　數(shù)據(jù)分析的基本流程　69
5.2　NumPy基礎(chǔ)　70
5.2.1　NumPy基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)　71
5.2.2　數(shù)組的索引和切片　75
5.2.3　數(shù)組運(yùn)算　79
5.2.4　NumPy通用函數(shù)　81
5.2.5　利用NumPy數(shù)組進(jìn)行數(shù)據(jù)處理　82
5.3　Pandas基礎(chǔ)　84
5.3.1　Pandas簡介　84
5.3.2　Pandas的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)　84
5.4　Pandas的常見操作　87
5.4.1　常用屬性　88
5.4.2　查改增刪數(shù)據(jù)　88
5.4.3　算術(shù)運(yùn)算與數(shù)據(jù)對齊　94
5.4.4　統(tǒng)計(jì)計(jì)算與描述　95
習(xí)題　98
第6章　Python數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)　101
6.1　數(shù)據(jù)讀取與寫入　101
6.1.1　讀寫Excel文件　102
6.1.2　讀寫文本文件　104
6.2　數(shù)據(jù)預(yù)處理　107
6.2.1　數(shù)據(jù)清洗　107
6.2.2　數(shù)據(jù)抽取　114
6.2.3　數(shù)據(jù)排序　120
6.2.4　數(shù)據(jù)合并　122
6.2.5　數(shù)據(jù)計(jì)算　128
6.3　數(shù)據(jù)分析　132
6.3.1　基本統(tǒng)計(jì)分析　132
6.3.2　分組分析　133
6.3.3　分布分析　138
6.3.4　交叉分析　140
6.3.5　結(jié)構(gòu)分析　142
6.3.6　相關(guān)分析　143
習(xí)題　144
第7章　Python數(shù)據(jù)可視化　147
7.1　Matplotlib概述　147
7.2　Matplotlib基本繪圖　148
7.2.1　pyplot基本繪圖流程　148
7.2.2　通過figure()函數(shù)創(chuàng)建畫布　149
7.2.3　通過add_subplot()函數(shù)創(chuàng)建并選中子圖　151
7.2.4　添加各類標(biāo)簽　153
7.2.5　設(shè)置pyplot的動態(tài)rc參數(shù)　154
7.2.6　圖形保存為文件　156
7.3　Pandas基本繪圖　156
7.3.1　折線圖　157
7.3.2　柱形圖　159
7.3.3　餅圖　160
7.3.4　散點(diǎn)圖　161
習(xí)題　163
第8章　Python財(cái)務(wù)應(yīng)用案例　165
8.1　財(cái)務(wù)會計(jì)應(yīng)用案例　165
8.1.1　固定資產(chǎn)折舊計(jì)算　165
8.1.2　憑證斷號與重號分析　170
8.1.3　賬表分析　176
8.1.4　財(cái)務(wù)趨勢分析　182
8.1.5　賬齡分析　184
8.2　管理會計(jì)應(yīng)用案例　189
8.2.1　資金時間價值　190
8.2.2　企業(yè)籌資分析　193
8.2.3　凈現(xiàn)值法應(yīng)用　200
8.2.4　投資回收期測算　206
8.2.5　成本性態(tài)分析　214
8.2.6　本量利分析　222
8.3　綜合應(yīng)用案例　229
8.3.1　本福特定律應(yīng)用　229
8.3.2　業(yè)財(cái)融合大數(shù)據(jù)多維度盈利能力分析　235
習(xí)題　247