●第一篇 準備工作
1 為什麼要學習Python，學習Python的什麼
2 學習Python之前需要準備的工作
3 如何看懂和運行本書代碼
3.1 輸入部分
3.2 輸出部分
3.3 錯誤與異常信息
3.4 外部數據文件
3.5 注意事項
第二篇 Python基礎
4 數據類型
4.1 查看數據類型的方法
4.2 判斷數據類型的方法
4.3 轉換數據類型的方法
4.4 特殊數據類型
4.5 序列類型
5 變量
5.1 變量的定義方法
5.2 Python是動態類型語言
5.3 Python是強類型語言
5.4 Python中的變量名是引用
5.5 Python中區分大小寫
5.6 變量命名規範
5.7 iPython的特殊變量
5.8 查看Python關鍵字的方法
5.9 查看已定義的所有變量
5.10 刪除變量
6 語句書寫規範
6.1 一行一句
6.2 一行多句
6.3 一句多行
6.4 復合語句
6.5 空語句
7 賦值語句
7.1 賦值語句在Python中的重要地位
7.2 鏈式賦值語句
7.3 復合賦值語句
7.4 序列的拆包式賦值
7.5 兩個變量值的調換
8 注釋語句
8.1 注釋方法
8.2 注意事項
9 運算符
9.1 特殊運算符
9.2 內置函數
9.3 math模塊
9.4 優先級與結合方向
10 if語句
10.1 基本語法
10.2 elif語句
10.3 i運算
10.4 注意事項
11 for語句
11.1 基本語法
11.2 range()函數
11.3 注意事項
12 while語句
12.1 基本語法
12.2 注意事項
13 pass語句
13.1 含義
13.2 作用
14 列表
14.1 定義方法
……
第三篇 Python進階
第四篇 數據加工
第五篇 數據分析
第六篇 大數據處理
第七篇 繼續學習
參考文獻
本書是為具有數據思維的數據科學、數據分析和大數據應用人群編寫的Python學習圖書。本書改變了同類圖書中普遍存在的“將Python當作C/Java來教（或學）”的現狀，強調了Python在數據分析和數據科學中的特殊語法和數據思維；同時，改變了傳統圖書中“先將知識點、後擺代碼”的編寫風格，首次將代碼放在中心位置，配合最必要的文字介紹，做到主次分明、一目了然，便於學習。 本書主要介紹大數據人纔常用的Python語言及第三方擴展庫的基礎知識、思路、方法、經驗和技巧，建立了從Python到數據分析再到數據科學的通道，形成了Python知識、數據分析和數據科學三個知識領域融為一體的知識模式。 本書既可以作為從事數據科學、數據分析和大數據應用人群的入門級繫統學習圖書，又可以作為相關高校數據科學與大數據技術、大數據應用與管理、信息管理和大數據應用、數據分析、信息分析等專業方向的教等
