《利用Python进行数据分析》归纳总结

嘻嘻，感谢一个小伙伴在我另一篇文章《商务与经济学统计学习分享》的点赞和评论，给了咱很大的鼓励！

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本次要和大家分享的是我在自学《利用 Python 进行数据分析》这本书的内容总结啦~ 总体而言，这本书确实是 Python 和数据分析入门的很好选择，本人硬啃一个多月跟着书本一个个代码敲下来，发现编程能力和数据分析能力确实有了质的提升呀！本次分享还是老规矩，用思维导图的形式来和大家分享，若有不足之处，请大家多多指教。

首先是 “准备工作内容”，建议新手不要跳过，这部分内容对如何利用 python 进行数据分析的框架作了简要介绍，包括利用 python 进行数据分析的优缺点，重要的 python 数据分析库的介绍以及 python 数据库的导入约定，有利于大家形成完整的框架。

接下来是 Python 语言基础，主要介绍 python 的数据类型、循环和条件语句、函数等操作方法，也对 python 的环境 Jupyter 和 Ipython 的功能和快捷操作方式作了简单介绍，由于本人有一定的 Matlab 语言基础，这部分内容理解起来还 OK。

接下来就是很纯粹的干货啦！Python 进行数据分析过程的数据结构和序列以及它们的操作 code 奉上。

还有函数的相关操作 Code

如何利用 Numpy 数据库进行数据分析以及相关的 Code。

当然还有基础的 Pandas 库的应用，关键功能和 Code 也分享一波，还有高阶的 Pandas 是关于 DataFrame 数据的 Categorical 类型、高级 Groupby 和 pipe 等，这里就不详细介绍了。值得一提，Pandas 可以说是当前 python 数据分析最重要的库之一，务必要把相关功能掌握哦。（这也是咱上 B 站瞎逛听人说的，实际做项目过程也发现确实用这个库的频率蛮高的）

跟着书本的节奏来，接下来是文件的读写操作流程介绍，这部分内容对于数据规整帮助很大，规范的操作可以让我们的工作更加可靠~

说到规范操作，增加模型预测的可靠性，怎么能少的了数据清洗！如何处理缺省数据、如何进行数据转换以及字符串操作的相关框架和 code 如下导图。

数据清洗后还需对数据进行初步处理，如联接合并、分层索引、透视以及重塑结构等，也是很重要的部分。

Python 的可视化在网络有很多案例可以学习，这里就不多废话了。

解决了基本的 Python 操作，以及数据前期处理就可以对数据进行分析了，书中数据分析的相关操作和 Code 如下导图。

时间是数据分析里一个很重要的概念！书中单独列了一个章节介绍时间处理内容。

以上就是关于《如何利用 Python 进行数据分析》的分享内容啦！本文章的主要目的在于和大家一起分享学习内容，交换思想。本人也是新手，内容或有误之处请大家多多指教啊。
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