1. Python基础知识与财务分析知识进行有机融合，在财务分析场景中学习Python。
2. 通过Python实现财务分析的自动化与智能化。
3. 行业真实财务案例。

本书将引导读者进入Python大数据财务分析领域，从基础知识入手，逐步深入高级应用。通过对本书内容的学习和实践，读者可掌握利用Python进行财务大数据分析的技能和方法，为今后的学习和工作打下坚实的基础。
本书主要内容包括Python财务大数据分析概述、Python基础快速入门、财务数据分析利器—pandas库、财务可视化基础—Matplotlib库、Python财务三大分析技巧：静态分析 + 趋势分析 + 同业比较、Word操作自动化—自动生成财务分析Word报告、应用程序自动化—自动定时下载网银流水、财务报告自然语言处理—Python中文大数据分词与可视化、Python机器学习在财务分析领域的应用—财务舞弊识别模型等。
本书适合作为高校大数据财务分析相关课程的教材，也适合作为想系统学习Python大数据财务分析应用的技术人员的自学用书。

1.1 Python常见应用场景介绍 1
1.1.1　数据分析　1
1.1.2　机器学习　1
1.1.3　网络爬虫　2
1.1.4　自动化测试　3
1.1.5　系统管理　3
1.1.6　Web开发　3
1.1.7　图形界面开发　3
1.2　Python在智能财务大数据分析领域的应用　3
1.2.1　财务数据获取　3
1.2.2　财务数据分析　5
1.2.3　财务数据可视化　5
1.2.4　财务自动化　6
1.2.5　财务自然语言处理　7
1.2.6　机器学习在财务分析中的应用　7
课后习题　8
2.1　安装Python与编写第一个Python程序　9
2.1.1　安装Python　9
2.1.2　编写第一个Python程序　10
2.1.3　PyCharm的安装与使用　11
2.1.4　Jupyter Notebook的使用技巧　16
2.2　Python基础知识　22
2.2.1　变量、行、缩进与注释　22
2.2.2　数据类型：数字与字符串　23
2.2.3　列表与字典　24
2.2.4　运算符　27
2.3　Python语句　29
2.3.1　if条件语句　29
2.3.2　for循环语句　29
2.3.3　while循环语句　30
2.3.4　try except异常处理语句　31
2.4　函数与库　31
2.4.1　函数的定义与调用　32
2.4.2　函数返回值与变量作用域　32
2.4.3　常用基本函数介绍　33
2.4.4　库　35
课后习题　38
3.1　DataFrame的创建　40
3.1.1　通过列表创建DataFrame　40
3.1.2　通过字典创建DataFrame　41
3.2　文件的读取和写入　43
3.2.1　文件的读取　43
3.2.2　文件的写入　44
3.3　数据的读取与筛选　45
3.3.1　按照行列进行数据筛选　45
3.3.2　按照特定条件筛选　47
3.3.3　数据整体情况查看　48
3.3.4　数据运算、排序与删除　48
3.4　数据表拼接　49
3.4.1　merge()函数　50
3.4.2　concat()函数　51
3.4.3　append()函数　52
3.5　财务数据处理杜邦分析案例实战　52
3.5.1　获取年度数据　53
3.5.2　数据清洗　53
3.5.3　比率计算及筛选　55
课后习题　56
4.1　Matplotlib基本图形绘制　57
4.1.1　折线图　57
4.1.2　柱状图　58
4.1.3　散点图　59
4.1.4　直方图　59
4.2　Matplotlib可视化小技巧　61
4.2.1　添加文字说明　61
4.2.2　添加图例　62
4.2.3　设置双坐标轴　62
4.2.4　设置图片大小　63
4.2.5　设置x轴角度　63
4.2.6　设置中文显示　63
4.2.7　绘制多图　64
4.3　Matplotlib财务可视化案例实战　67
4.3.1　股票K线图的绘制　67
4.3.2　财务数据可视化　71
课后习题　74
5.1　财务静态分析　76
5.1.1　盈利能力指标　77
5.1.2　运营能力指标　79
5.1.3　偿债能力指标　81
5.1.4　成长能力指标　82
5.1.5　综合案例　84
5.2　财务趋势分析　87
5.2.1　趋势分析数据预处理　88
5.2.2　财务趋势—盈利能力分析　88
5.2.3　财务趋势—其他能力分析　90
5.2.4　趋势分析综合评分　91
5.3　同业比较　94
5.3.1　同业比较—盈利能力比较　94
5.3.2　同业比较—其他能力比较　98
5.3.3　同业比较综合评分　99
5.4　综合打分筛选优质上市公司　102
5.4.1　指标体系　102
5.4.2　标准维度　102
5.4.3　案例实战　102
课后习题　105
6.1　Python + Word基础　106
6.1.1　python-docx库的安装　106
6.1.2　python-docx库的初步介绍　106
6.1.3　python-docx库的基础知识　107
6.2　Python + Word进阶　110
6.2.1　设置中文字体　110
6.2.2　在段落中新增文字　110
6.2.3　设置字体大小及颜色　113
6.2.4　设置段落样式：对齐方式、首行缩进、行间距、
段间距、段落序号　114
6.2.5　设置表格样式　116
6.2.6　设置图片样式　117
6.3　Python + Word补充知识点　118
6.3.1　添加页眉页脚　120
6.3.2　在Word文档中添加超链接　122
6.3.3　自动标红Word文档中的关键词　123
6.4　Python操作Word案例实战—批量生成请柬　127
6.5　Python操作Word案例实战—自动生成上市公司研究
　报告　129
6.5.1　Word生成研究报告的流程　130
6.5.2　自动生成模板　130
6.5.3　替换关键字　134
6.5.4　编辑正文并插入图片　136
6.5.5　插入页眉页脚　146
课后习题　146


7.1　PyAutoGUI库基础知识　148
7.1.1　PyAutoGUI库的安装　148
7.1.2　自动控制鼠标　149
7.1.3　自动控制键盘　151
7.2　PyAutoGUI库进阶知识　153
7.2.1　消息框的设置　153
7.2.2　图像识别　154
7.2.3　截图及像素颜色获取　157
7.2.4　简单应用示例　159
7.3　综合案例实战—自动定时下载网银流水　160
7.3.1　模拟程序介绍　161
7.3.2　思路分析　161
7.3.3　具体代码实现　161
7.3.4　补充知识点：通过schedule库实现定时任务　165
课后习题　166
8.1　PDF文件文本解析　167
8.1.1　PDF文件文本解析基础—提取文本与
表格　167
8.1.2　PDF文件文本解析实战—上市公司年报PDF
文件解析　171
8.2　中文大数据分词　175
8.2.1　中文大数据分词技巧　175
8.2.2　词频统计技巧　177
8.2.3　绘制词云图　178
8.3　案例实战—绘制上市公司风险提示词云图　182
8.3.1　绘制单家上市公司词云图　182
8.3.2　批量绘制多家上市公司词云图　183
课后习题　184