在大數據和人工智能時代，大數據對科學研究的重要性日益顯現。本書基于Python這一學習難度較小的編程語言，選取勞動科學這一視角，系統介紹了如何對大數據進行收集、處理及分析。
由淺入深是本書的一個特點。全書分為四個部分共 20 章，第一部分介紹了Python基礎知識，第二部分介紹了Python數據處理，第三部分介紹了爬蟲基礎知識，第四部分介紹了爬蟲技術應用的具體例子。
內容豐富、易于理解是本書的另一個特點。本書以應用為目的，每部分內容都給出了詳細的代碼，便于讀者掌握數據挖掘技術。書中列舉了很多通俗易懂的例子，幫助讀者更好地理解各章內容。
本書實踐性強，配套教輔資源豐富，適合用作文科專業本科生、研究生教材，也適合對Python感興趣的人員自學。
葛玉好，北京大學經濟學博士，中國人民大學勞動人事學院副教授，主要研究領域為勞動經濟學、人口老齡化、微觀計量、Python編程及其應用等。在《經濟研究》《經濟學（季刊）》《人口研究》及China Economic Review等期刊上發表學術論文多篇，在B站上推出了《Python基本知識》《Python數據處理》《Python網絡爬蟲》《Python機器學習》《計量經濟學》《經濟學原理》等多套免費視頻教程。
第一部分Python基礎知識
第1章 軟件安裝和相關學習資源
1.1 Anaconda3的安裝
1.2 PyCharm的安裝
第2章 內置函數、變量、注釋和常見錯誤
2.1 Python內置函數
2.2 變量
2.3 Python的注釋
2.4 Python的常見錯誤
2.5 一個Python程序文件的例子：猜數字?py
第3章基本的數據類型
3.1 數值型
3.2 字符串型
第4章條件語句和循環語句
4.1 條件語句
4.2 循環語句
第5章列表、元組和字典
5.1 列表
5.2 元組
5.3 字典
第6章函數
6.1函數的定義
6.2函數的調用
6.3函數的參數
6.4函數的返回值
6.5函數的嵌套
6.6函數名和匿名函數
6.7高階函數
6.8局部變量和全局變量
6.9參數傳遞的其他方式
第7章類
7.1類的創建和實例
7.2實例內部的信息傳遞
7.3使用外部變量作參數
7.4實例屬性的修改
7.5私有屬性和私有方法
7.6封裝
7.7繼承
7.8多態
7.9__str__（）方法
7.10類的屬性
7.11類的方法
7.12模塊
第8章OS模塊、文件操作和異常處理
8.1OS模塊
8.2文件操作
8.3異常處理
第二部分Python數據處理
第9章Numpy模塊的使用
9.1Numpy模塊的安裝
9.2數組的創建
9.3數組的引用
9.4數組的編輯
9.5數組的運算
9.6統計功能
第10章Pandas模塊的使用
10.1Pandas模塊的簡介和安裝
10.2序列的創建和引用
10.3數據框的創建
10.4數據框的引用
10.5數據框的編輯
10.6數據框的統計
第11章Matplotlib模塊的使用
11.1Matplotlib模塊的簡介和安裝
11.2使用Matplotlib繪圖的基本流程
11.3改變線條的粗細
11.4添加圖形標題
11.5調整圖形的尺寸
11.6調整坐標軸的范圍和設置標簽
11.7設置坐標軸的刻度和刻度標簽
11.8設置網格線
11.10標注圖例、線條格式和標記樣式
11.11繪制散點圖
11.12繪制柱形圖
11.13繪制餅狀圖
11.14繪制三維圖
第12章使用Python實現最小二乘估計
12.1數據準備
12.2矩陣的構建
12.3系數的估計
12.4系數方差的估計
12.5使用Stata軟件進行驗證
12.6全部代碼
第三部分爬蟲基礎知識
第13章爬蟲與大數據采集
13.1網絡爬蟲簡介
13.2網絡爬蟲常見術語
第14章Requests模塊的使用
14.1Requests模塊的安裝和簡介
14.2get（）函數的使用
14.3post（）函數的使用
第15章BeautifulSoup類和Xpath語法
15.1BeautifulSoup的安裝和簡介
15.2使用BeautifulSoup類創建實例
15.3BeautifulSoup實例對象的select（）方法
15.4從標簽對象提取信息
15.5Xpath的簡介和安裝
15.6使用HTML類創建實例
15.7xpath（）方法的使用
15.8Xpath語法
15.9提取節點里面的內容
第16章正則表達式
16.1Re模塊的函數
16.2正則表達式的匹配規則
16.3使用正則表達式的常見例子
16.4從html字符串提取信息
第17章Selenium模塊的使用
17.1Selenium模塊的安裝
17.2Selenium模塊的使用
第四部分爬蟲的具體例子
第18章提取勞動人事學院教師信息
18.1提取的信息
18.2第一層次信息的提取
18.3第二層次信息的提取
18.4合并第一層次和第二層次的全部信息
第19章爬取百度百科上的個人信息
19.1確定
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