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新书|《Python数据处理与可视化技术》

2026-07-04 02:15:43

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《Python数据处理与可视化技术》

冯紫嫣任继勤主编

孙泽人魏子涵吴沛副主编

北京大学出版社

2026年3月出版

ISBN 978-7-301-37009-4

内容简介

随着各行业数字化转型加速，对数据进行处理与可视化的能力已成为职场基本技能，越来越多的高校也开设了相关课程。本书旨在提供从零基础到实战应用的完整Python数据处理与可视化学习路径，方法介绍与案例解析并重，可作为各专业的公共课教材。

本书特色

（1）知识体系完整贯通：Python编程基础、数据处理方法与可视化技术有机整合，形成"基础语法→数据清洗→可视化呈现"的渐进式知识架构，确保读者获得系统化的学习体验。

（2）前沿技术全景覆盖：涵盖NumPy、Pandas、Matplotlib等经典库，并讲解Seaborn、Geopandas等现代可视化工具。

（3）教学互动设计创新：每章均配备实训环节，通过调试练习和开放性问题，培养读者解决实际数据问题的能力，配套真实数据集和Jupyter Notebook案例代码。

第一部分 Python数据分析

第一章大数据分析概述与Python基础

第二章 Python数据结构

第三章 Python函数、类、流程控制与文件操作

第四章 NumPy数值计算

第五章 Pandas统计分析

第二部分 Python数据可视化技术

第六章数据可视化应用——基于Python的Matplotlib模块

第七章数据可视化应用——基于Python的Seaborn模块

第八章数据可视化应用——单变量图形的绘制

第九章数据可视化应用——双变量图形的绘制

第十章数据可视化应用——基于GeoPandas的空间数据可视化

主编简介

冯紫嫣，理学博士，北京化工大学经济管理学院讲师，美国俄勒冈州立大学访问学者。主要从事数据驱动决策、智能交通管理等领域的研究。主持国家自然科学基金青年科学基金项目，参与国家自然科学基金重点国际(地区)合作研究项目、北京市科技新星计划交叉合作课题。在Omega、IEEE TITS、《系统工程理论与实践》《工程管理科技前沿》等国内外知名学术期刊上发表学术成果。

任继勤，管理学博士，北京化工大学经济管理学院教授，管理科学与工程系专业负责人，加州大学戴维斯分校访问学者。主要从事资源与环境管理、区域经济等研究。主持完成国家社科基金项目、北京市社科基金项目等。国家社科基金、北京市社科基金项目评审专家，教育部学位中心论文评审专家等。发表论文被人大复印报刊资料和《新华文摘》全文转载，出版专著2部；作为主编和副主编出版教材多部。多次指导学生参加比赛，并获得国家和北京市的多项奖励。

前言

呈现在读者面前的《Python数据处理与可视化技术》是一本兼具实用性与前沿性的数据分析和可视化教材，其诞生恰逢Python语言在大规模数据处理与可视化领域展现卓越优势的时代。作为当前主流的数据分析和可视化工具，Python凭借其丰富的生态系统与强大的工具链，已成为整合多源异构数据、挖掘深层价值信息并通过强大的可视化工具将结果清晰呈现、实现科学决策支持的核心引擎。

本书以构建“基础编程能力—专业分析技术—可视化决策支持”的全链条能力体系为目标，精心设计了“双螺旋”知识架构：纵向维度上，从Python基础语法到复杂数据分析，从基础图表绘制到高级空间可视化，通过层层递进的模块化设计，确保数据分析技能稳步提升；横向维度上，聚焦NumPy数值计算、Pandas数据清洗等核心工具包，深度融合Matplotlib、Seaborn、GeoPandas等主流可视化工具，形成覆盖数据采集、处理、分析、呈现全流程的完整解决方案。区别于传统的技术手册，本书独创“理论讲解—代码实现—案例分析”三维教学模式，将抽象的概念转化为可复用的实践范式，使读者在掌握工具使用方法的同时，也能理解数据处理与可视化的内在逻辑。通过系统整合Python内置数据结构与第三方生态工具，本书不仅为读者提供了驾驭海量数据的技术利器，更构建了从编程思维到数据思维的认知跃迁桥梁。通过一系列实际案例，本书帮助读者逐步理解并应用Python进行数据处理与可视化，培养扎实的实践能力，助力读者在数字化时代成为具备实战能力与创新视野的数据科学专业人才。

全书分为两大部分，共十章，具体结构如下：

第一部分Python数据分析(共五章)旨在帮助读者系统掌握Python数据分析的基础知识与核心工具，为后续学习数据可视化内容打下坚实基础。

第一章为基础知识，介绍了大数据的定义、特征与研究背景，详细讲解IDLE和Anaconda开发环境的安装、配置与使用，并概述Python语言基础，包括常用内置对象、变量与赋值、运算符与表达式、代码规范与优化建议。

第二章系统讲解了Python的六大常用数据结构：数字、字符串、列表、元组、集合和字典。

第三章重点介绍了函数定义与调用、类的设计、流程控制语句和文件读写操作，帮助读者掌握模块化编程方法，夯实编程基础。

第四章深入讲解了NumPy数组的创建、操作及其高效数值计算功能。

第五章详细介绍了Pandas核心数据结构(Series与DataFrame)，以及数据清洗、转换与基本统计分析技术。

第二部分Python数据可视化技术(共五章)系统介绍了Python在大数据可视化中的关键技术与应用，涵盖从基础图表到高级空间数据可视化的完整知识体系，旨在提升读者的数据表达与洞察能力。

第六章介绍了基于Matplotlib的数据可视化基础，包括图形元素、画布与子图布局、图层控制与图形输出等核心技术，深入讲解了绘图功能与文本标注系统。

第七章概述了Seaborn的风格设置、常用绘图函数与结构化绘图系统，包括统计关系、数据分布、分类数据与变量分布等多种图形类型，简化探索性数据分析流程。

第八章系统梳理了单变量可视化方法，包括直方图、密度图、山脊图、Q-Q图、经验分布函数图、计数图、饼图、环形图与词云图等。

第九章重点介绍了双变量图形的绘制与应用，涵盖离散-连续变量组合图形(如点图、柱形图、箱线图、小提琴图)和连续-连续变量组合图形(如折线图、面积图、散点图与回归图)。

第十章讲解了基于GeoPandas的空间数据可视化，包括空间数据结构、坐标参考系、数据读写与地图绘制方法。

通过本部分学习，结合每章实战练习，读者将能够针对不同数据类型与分析需求选择适当的可视化方法，有效提升数据呈现的清晰度和表现力，为数据分析与决策提供直观支持。本书采用Python 3.9.12版本，所使用的工具包版本包括：NumPy(1.23.5)、Pandas(2.2.3)、Matplotlib(3.5.2)、Seaborn(0.11.0)和GeoPandas(0.13.0)。若读者在运行示例代码时出现工具包缺失或版本不兼容的提示，请根据提示信息进行安装或版本调整。

本书的初衷是构建一个连接理论与实践的桥梁。通过系统梳理Python在数据处理与可视化领域的核心知识体系，帮助读者夯实Python基础，深入掌握常用数据处理与可视化工具库，逐步形成解决实际数据分析问题的完整方法论与核心技能，为读者在大数据时代的职业发展与学术探索奠定扎实的基础。

本书主要面向高等院校相关专业学生，尤其适用于大数据管理与应用、信息管理与信息系统、财务管理、会计学、物流管理、电子商务等专业，可作为“Python数据处理技术”“大数据可视化分析”等课程的配套教材。同时，本书也适合初入数据领域的职场新人、寻求能力提升的业务人员，以及对Python数据分析与可视化感兴趣的广大初学者。本书还可作为“Python数据分析基础”“大数据处理技术与应用” “数据采集与预处理”等相关课程的教学参考用书。

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