Python財務數據分析與應用 (微課版) 甄阜銘 9787115669377 【台灣高等教育出版社】

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書名：Python財務數據分析與應用 (微課版)
ISBN：9787115669377
出版社：人民郵電
著編譯者：甄阜銘
頁數：203
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1736280
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內容簡介

本書第1～3章重點介紹Python編程知識；第4、5章介紹NumPy和Pandas，包括數據科學基礎知識、數據分析基礎知識；第6～8章按照數據分析的過程，分別介紹Pandas數據清洗與函數應用、Pandas數據集處理、數據可視化；第9章介紹Python財務數據分析進階，包括文本數據處理、時間序列數據分析、基於機器學習的財務應用等內容。 本書可作為高等院校會計學、財務管理等相關專業的數據分析或大數據財務相關課程的教材，也可作為財務領域工作人員學習數據分析基礎知識的參考用書。

目錄

第1章 Python與數據分析工具
1 1 Python概述
1 1 1 編程語言
1 1 2 Python語言
1 2 數據分析工具Anaconda
1 2 1 Anaconda簡介
1 2 2 Anaconda安裝
1 3 數據分析工具JupyterNotebook
1 3 1 JupyterNotebook簡介
1 3 2 IPython與JupyterNotebook
1 3 3 使用JupyterNotebook編程
【Python財務數據分析】——普通年金現值計算
本章小結
習題
第2章 Python編程
2 1 Python標識符和關鍵字
2 1 1 標識符
2 1 2 關鍵字
2 2 Python對象與變數
2 2 1 對象
2 2 2 典型的Python對象
2 2 3 變數
2 3 Python表達式與解析
2 3 1 表達式
2 3 2 運算符
2 3 3 定界符
2 3 4 表達式解析
2 4 Python工作原理簡述
2 4 1 Python解釋器
2 4 2 Python工作原理
2 5 Python數據類型
2 5 1 數據類型——簡單數據類型
2 5 2 字元串
2 5 3 列表與元組
2 5 4 字典與集合
2 6 Python程序流程式控制制
2 6 1 選擇結構
2 6 2 while循環結構
2 6 3 for循環結構
2 6 4 特殊流程式控制制
2 7 可迭代對象、推導式、生成器
2 7 1 可迭代對象
2 7 2 推導式
2 7 3 生成器
【Python財務數據分析】——根據企業營業收入等判定企業類型
本章小結
習題
第3章 Python編程進階
3 1 Python函數
3 1 1 Python函數定義
3 1 2 Python函數執行
3 1 3 Python函數調用
3 1 4 Python函數參數傳遞
3 1 5 lambda表達式
3 1 6 Python內置函數
3 2 函數式編程
3 2 1 函數式編程的含義
3 2 2 高階函數
3 3 面向對象程序設計
3 3 1 面向對象的相關術語
3 3 2 Python類的定義
3 3 3 簡單類和實例
3 3 4 構造函數與實例化
3 3 5 訪問實例屬性和調用實例方法
3 3 6 類變數、實例變數、類中的局部變數
3 3 7 實例方法、類方法和靜態方法
3 3 8 Python繼承機制及其使用方法
3 3 9 Python的多態
3 4 Python模塊與庫
3 4 1 Python模塊與庫概述
3 4 2 pip工具
3 4 3 import用法
3 5 Python名字空間與變數作用域
3 5 1 名字空間
3 5 2 變數作用域
3 6 Python文件管理
3 6 1 文件路徑管理
3 6 2 Python文件對象
3 7 Python異常處理機制
3 7 1 Python異常處理
3 7 2 raise語句用法
3 7 3 Python上下文處理
【Python財務數據分析】——普通年金現值係數表
本章小結
習題
第4章 NumPy數據科學基礎
4 1 NumPy基礎
4 1 1 NumPyndarray對象
4 1 2 NumPy區間數組
4 1 3 NumPy廣播機制
4 2 隨機函數
4 2 1 Python標準庫random
4 2 2 np random模塊
4 3 NumPy常用數學運算函數
【Python財務數據分析】——A股上市公司歷年每股收益指標統計分析
本章小結
習題
第5章 Pandas數據分析基礎
5 1 Pandas基礎
5 1 1 Pandas簡介
5 1 2 Pandas基本數據對象
5 2 Pandas數據文件讀寫
5 2 1 數據文件的讀取與寫入
5 2 2 read_excel()函數
5 2 3 讀取文本文件
5 2 4 to_excel()函數
5 3 PandasIndex對象
5 3 1 認識PandasIndex對象
5 3 2 創建PandasIndex對象
5 3 3 PandasIndex對象方法
5 3 4 設置索引
5 4 Pandas數據切片與提取
5 4 1 下標引用
5 4 2 屬性訪問
5 4 3 標籤索引
5 4 4 位置索引
5 4 5 多層索引的數據提取
5 4 6 數據賦值
5 5 Pandas常用方法
5 5 1 數據信息查詢方法
5 5 2 數據統計描述方法
5 5 3 Pandas排序方法
5 5 4 Pandas遍歷方法
【Python財務數據分析】——A股上市公司基本信息統計分析
本章小結
習題
第6章 Pandas數據清洗與函數應用
6 1 Pandas對象的運算與對齊
6 1 1 NumPy的NaN
6 1 2 Series運算
6 1 3 DataFrame運算
6 2 Pandas數據清洗
6 2 1 處理缺失數據
6 2 2 處理重複值
6 2 3 替換數據
6 3 函數應用
6 3 1 Pandas函數應用概述
6 3 2 鏈式操作
6 3 3 pipe()函數
6 3 4 apply()函數
6 3 5 applymap()和map()函數
【Python財務數據分析】——財務報表文件數據清洗和運算
本章小結
習題
第7章 Pandas數據集處理
7 1 數據變形
7 1 1 長表和寬表的變形
7 1 2 pivot()函數
7 1 3 pivot_table()函數
7 1 4 melt()函數
7 1 5 wide_to_long()函數
7 2 數據分組
7 2 1 groupby()函數
7 2 2 分組操作
7 2 3 GroupBy對象
7 2 4 組應
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