Python 数据分析学习路线

Python 数据分析的学习路线可以包括以下几个阶段：

1. 基础编程能力：

   • Python 基础语法
   • 控制流：条件语句和循环
   • 函数：定义和使用
   • 数据结构：列表、字典、元组和集合

2. 数据处理库：

   • Pandas：处理结构化数据
   • NumPy：处理数值数据
   • SciPy：科学计算和统计

3. 数据可视化：

   • Matplotlib：创建图表和图形
   • Seaborn：统计图表
   • Plotly：交互式图表

4. 高级数据分析技术：

   • 机器学习：Scikit-learn
   • 统计分析：Statsmodels
   • 数据库操作：SQLalchemy

5. 分布式计算：

   • Dask 或 PySpark

6. 项目实践：

   • 实践中应用所学知识解决实际问题

以下是一个简单的 Python 数据分析项目流程示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 1. 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
 
# 2. 数据清洗和预处理
data.dropna(inplace=True)
data = data[data['column'] > 0]
 
# 3. 数据分析
analysis = data.groupby('column_to_group_by')['value_column'].mean()
 
# 4. 可视化数据
plt.plot(analysis)
plt.title('Analysis Plot')
plt.xlabel('Group')
plt.ylabel('Value')
plt.show()
 
# 5. 结果输出
print(analysis)

这只是一个简单的流程示例，实际数据分析可能涉及更复杂的技术和方法。