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，Python凭借其生态系统成为该领域的优选工具，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。本书特色包括：（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。

主编 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。

目录 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