basic_python

• 这是UIUC初级python课程"FIN580 Data Science & Python for Fin"的课程笔记。
• 内容包括python的基本概念入门和numpy与pandas的基础应用。
• 完成这个基础课程后，可以使用python完成简单的金融运算（比如：计算二叉树）。
• update: 不要选裴老师的课，期末考试要命了

目录如下：

0. 准备工作
1. 注释代码
2. 数据类型

• 2.1 数据类型
• 2.2 变量命名规则 (variable)
• 2.3 数据类型的转换

3. 运算符 (operator)
4. 占位符 (placeholder)
5. 分支结构
6. 循环结构
7. 数据结构：字符串 (string)

• 7.1 字符串类型
• 7.2 字符串运算
• 7.3 字符串方法

8. 数据结构：列表 (list)

• 8.1 定义和使用列表
• 8.2 列表运算
• 8.3 列表方法

9. 数据结构：元祖 (tuple)

• 9.1 定义和使用元祖

10. 数据结构：集合(set)

• 10.1 定义和使用集合
• 10.2 集合运算
• 10.3 集合方法

11. 数据结构：字典 (dictionary)

• 11.1 定义和使用字典
• 11.2 字典的运算与方法

12. 函数

• 12.1 定义和使用函数
• 12.2 可变参数
• 12.3 直接赋值变量的函数

13. 读写txt文件
14. 读写csv/excel表格
15. 其他模块

• 15.1 使用decimal模块进行高精度数学计算
• 15.2 使用math模块
• 15.3 使用datetime模块获取日期与时间

16. Numpy

• 16.1 创建NumPy数组
• 16.2 访问数组中的元素
• 16.3 数组的属性
• 16.4 数组方法：拼接与删除
• 16.5 数组方法：转置，排序与重塑
• 16.6 数组方法：条件查询
• 16.7 数组数学运算的广播机制
• 16.8 数组数学运算的函数

17. Pandas序列（Series）

• 17.1 序列的基本属性与方法
• 17.2 序列的描述性统计
• 17.3 序列中缺失值和异常值处理
• 17.4 序列的数学运算
• 17.5 序列的链式操作（Chaining Methods）

18. Pandas数据框

• 18.1 数据框的基本属性与方法
• 18.2 从数据框中选择行和列
• 18.3 复制数据框并更改元素
• 18.4 数据框的描述性统计
• 18.5 数据框的数学运算
• 18.6 数据框的运用函数
• 18.7 数据框的分组聚合运算
• 18.8 从数据框创建透视表
• 18.9 异常值与缺失值的处理

19. 例题