python数据分析基础教程,python怎么做大数据分析

python数据分析基础教程,python怎么做大数据分析详细介绍

本文目录一览： 如何利用python语言进行数据分析？

随着互联网的不断发展，数据分析已经成为指导我们工作方向的主要依据之一，而今天我们就一起来了解一下，如何利用python编程开发来进行数据分析，下面电脑培训就开始今天的主要内容吧。
为什么要学习Python进行数据分析?
Python作为一种用于数据分析的语言，近引起了广泛的兴趣。我以前学过Python的基础知识。下面是一些支持学习Python的原因:
开源-免费安装
很棒的在线社区
简单易学
可以成为数据科学和基于web的分析产品生成的通用语言
不用说，它也有一些缺点:
它是一种解释语言而不是编译语言——因此可能会占用更多的CPU时间。但是，考虑到节省了程序员的时间(由于易于学习)，它仍然是一个不错的选择。
Python2.7和3.4
这是Python中受争议的话题之一。您一定会遇到它，特别是如果您是初学者的话。这里没有正确/错误的选择。这完全取决于情况和你的需要。我会试着给你一些建议来帮助你做出明智的选择。
为什么Python2.7?
很棒的社区支持!这是你早年需要的东西。Python2于2000年末发布，已经使用了超过15年。
过多的三方库!虽然许多库都提供了3.x支持，但仍然有很多模块只能在2.x版本上工作。如果您计划将Python用于特定的应用程序，比如高度依赖外部模块的web开发，那么使用2.7可能会更好。

python数据分析要学什么

python数据分析需要掌握哪些内容呢？编程基础如果你是一个对编程毫无经验的小白，那么首先你应该掌握一定的编程基础（尤其像从其它行业转行到IT行业的朋友们）。对于新手来说，博主认为Python语言是最佳的选择。作为一个解释型的动态高级语言，Python易于理解，上手简单，非常适合初学者学习。一本快速入门Python语言的书籍推荐：简明Python。这本书英文原版为《A Byte of Python》，经翻译变为《简明Python》。博主也给好多人推荐过，大家看过之后基本上都很认同，是入门Python最快效果最好的书籍。如果你已经了解了Python编程的基础用法想要继续深入学习Pyhon，那么博主推荐你去看：廖学峰Python教程。它基本上涵盖了Python编程入门到精通的所有知识，如果你能将这个看透，那么可以说你已经掌握了Python这门语言了。学完了Python的理论知识，当然就需要应用，需要实战。博主之前分享了一篇文章非常适合Python初学者的实战项目，非常有趣，也易于实现。数据分析基础抛开对业务层面的基本理解，学好数据分析首先需要了解统计学，统计分析是数据分析的基础，也是灵魂。下面博主列出统计分析的几个核心内容：1.描述统计，统计推断，概率论；2.抽样，分布，估计，置信区间，假设检验；3.线性回归，时间序列；SQL语言关于SQL的学习推荐学习路径：1.Gxl网2.w3school3.SQL必知必会Excel基本操作作为微软的一个出色表格处理工具，Excel也是数据分析师需要掌握的。因为公司很多其它部门非技术人员是不会使用编程工具的，而会使用相对简单的Excel来处理一些报表。这个时候就可能需要你可以在Excel中做一些数据分析工作然后反馈，但是也不必太深入，掌握核心的功能即可，比如：1.增删改查2.各类常用函数的使用3.各类基础图标的制作4.数据透视表等

python怎么做大数据分析

数据获取：公开数据、Python爬虫外部数据的获取方式主要有以下两种。（推荐学习：Python视频教程）第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。另一种获取外部数据的方式就是爬虫。比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数???以及，如何用 Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、使用cookie信息、模拟用户登录、抓包分析、搭建代理池等等，来应对不同网站的反爬虫限制。数据存取：SQL语言在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据。SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：提取特定情况下的数据数据库的增、删、查、改数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系数据预处理：Python（pandas）很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。对于数据预处理，学会 pandas （Python包）的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：选择：数据访问缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充重复值处理：重复值的判断与删除异常值处理：清除不必要的空格和极端、异常数据相关操作：描述性统计、Apply、直方图等合并：符合各种逻辑关系的合并操作分组：数据划分、分别执行函数、数据重组Reshaping：快速生成数据透视表概率论及统计学知识需要掌握的知识点如下：基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotlib 等（python包）做一些可视化的分析，通过各种可视化统计图，并得出具有指导意义的结果。Python 数据分析掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。这部分需要掌握的知识点如下：回归分析：线性回归、逻辑回归基本的分类算法：决策树、随机森林??基本的聚类算法：k-means??特征工程基础：如何用特征选择优化模型调参方法：如何调节参数优化模型Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类。然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去了解如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。你可以通过 Python 中的 scikit-learn 库来实现数据分析、数据挖掘建模和分析的全过程。更多Python相关技术文章，请访问Python教程栏目进行学习！

高考毕业学编程，小白0基础Python学习路线？

高考结束了，接下来就是一整个没有作业、自由支配的暑假。首先，肯定就是好好的放松，其次我们该做些什么呢？
我们可以学习一下python，那作为小白的我们，该如何去学呢？
一、Python编程软件安装
不推荐使用Pycharm，对初学者不友好
二、基础入门教程推荐
首先看《Python编程:从入门到实战》这本书。
其次检索一个叫 量化分析师的Python日记，有14天，可以跟着里面的内容联系
三、数据分析教材推荐
1、《利用Python进行数据分析》第二版
2、《精益数据分析》
四、爬虫与数据抓取
1.通过网页直接抓取
2.通过api来抓取
3.通过模拟浏览器来抓取
4.反爬虫
五、常用分析包推荐
1、数据分析: pandas、numpy
2、数据可视化: plotly、matplotlib、seaborn
3、机器学习: sklearn、xgboost、keras
六、机器学习入门推荐
1、《机器学习》周志华
2、《统计学习方法》第二版
如有侵权，请联系删除。

python数据分析买什么书

由于Python具有简单、易学、免费开源、可移植性、可扩展性等特点，所以它的受欢迎程度扶摇直上。再加上Python拥有非常丰富的库，这也使得它在数据分析领域有着越来越广泛的应用。如果你已经决定学习Python数据分析，但是之前没有编程经验，那么，这6本书将会是你的正确选择。《Python科学计算》（推荐学习：Python视频教程）从发行版的安装开始，这本书将科学计算及可视化的常见函数库，如numpy、scipy、sympy、matplotlib、traits、tvtk、mayavi、opencv等等，都进行了较为详细地介绍。由于涉及面太广，可能对于单个函数库来说还不够深入，但是这本书能够让人快速上手，全面了解科学计算所用到的常用函数库。进而在此基础上选择自己需要的函数库进行深入学习，相对来说要容易得多。《NumPyBeginner's Guide 2nd》/《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）》面向新手的一本Numpy入门指南。整本书可谓是短小精干，条理清晰，将Numpy的基础内容讲得清清楚楚明明白白。此书的作者还写过一本《NumPyCookbook》/《NumPy攻略：Python科学计算与数据分析》，但这本书相比于前者，就显得结构有些杂乱，内容上也有些不上不下，如果要看的话，建议看完第一本再来看这本。在这里还想顺便吐槽一下这两本书的中文书名翻译。为了能够多卖几本，出版社也是蛮拼的，想方设法都要跟数据分析几个字挂上钩，就好像现在某些书总要扯上云和大数据一样。此外，还有一本《LearningSciPy for Numerical and Scientific Computing》的书，可以作为SciPy的入门教程来学习（似乎还没出中文版）。《Pythonfor Data Analysis》/《利用Python进行数据分析》这本书也是从numpy讲起，侧重于数据分析的各个流程，包括数据的存取、规整、可视化等等。此外，本书还涉及了pandas这个库，有兴趣的可以看看。《MachineLearning in Action》/《机器学习实战》Python机器学习的白盒入门教程，着重于讲解机器学习的各类常用算法，以及如何用Python来实现它们。这是一本教你如何造轮子的书，但是造出来的轮子似乎也不怎么好用就是了。不过，对于立志要造汽车的人们来说，了解一下轮子的结构和原理，还是十分必要的。此外，打算阅读此书之前，如果各位的高数线代概率论都忘得差不多了的话，还是先补一补比较好。《BuildingMachine Learning Systems with Python》/《机器学习系统设计》Python机器学习的黑盒入门教程。如果说上一本书是教你如何组装轮子的话，这本书就是直接告诉你怎么把轮子转起来以及如何才能转得更好。至于轮子为什么能转起来，请参阅上一本书。另外，可以配合《Learning scikit-learn:Machine Learning in Python》这本书来阅读（暂无中文版）。这本书是针对Python的机器学习库scikit-learn进行专门讲解的一本书，100页左右，可以作为官方文档的拓展读物。《Pythonfor Finance》教你用Python处理金融数据的一本书，应该是中国人写的，Packt出版，不过似乎现在还没有中文版。比起前面几本书，这本书专业性要强一些，侧重于金融数据分析。这本书我还没怎么看，也写不出什么更详细的介绍。之所以把它列出来，是因为在查资料的时候发现，O'Reilly年底似乎也准备出一本《Python for Finance》。看来Python真的是越来越火了。更多Python相关技术文章，请访问Python教程栏目进行学习！

Python 从入门到精通推荐看哪些书籍呢？

本人是一名大学生，在我的大学期间。我辅修了人工智能这门课。在人工智能这门课中有一门课程是 Python 从入门到精通，在这里我为大家推荐几本有助于python学习的书籍。下面是我 Python 从入门到精通 课程学习的结课证明。
学习Python推荐用书：《Python程序设计》《数据科学导论：Python语言实现》《Python数据挖掘：概念、方法与实践》《Python3智能数据分析快速入门》《Python爬虫开发与项目实战》。
（一）《Python程序设计》(原书第2版)
推荐语：本书介绍Python的基础知识，旨在帮助学生首先掌握概念，之后通过步骤完备的实例培养学生的问题求解能力。这一版采用Python3，并对全书结构进行了优化，既可作为门程序设计课的入门教材，也可供Python爱好者自学参考。
（二）、《数据科学导论：Python语言实现》(原书第2版)
推荐语：本书首先介绍如何设置基本的数据科学工具箱，然后带你进入数据改写和预处理阶段，这一部分主要是阐明所有与核心数据科学活动相关的数据分析过程，如数据加载、转换、修复以及数据探索和处理等。
通过主要的机器学习算法、图形分析技术，以及所有易于表现结果的可视化工具，实现对数据科学的概述。
（三）、《Python数据挖掘：概念、方法与实践》
推荐语：本书使用Python编程语言和基于项目的方法介绍多种常被忽视的数据挖掘概念，如关联规则、实体匹配、网络分析、文本挖掘和异常检测。
每个章节都全面阐述某种特定数据挖掘技术的基础知识，提供替代方案以评估其有效性，并用真实的数据实现该技术，帮助你“知其然，知其所以然”，从而迈向数据挖掘专家的道路。
（四）、《Python3智能数据分析快速入门》
推荐语：本书假设你有一定的数据分析基础，但是没有Python和AI基础，为了帮助你快速掌握智能数据分析需要的技术和方法，书中有针对性地讲解了Python和AI中必须要掌握的知识点，内容由浅入深，循序渐进。
从环境配置、基本语法、基础函数到第三方库的安装与使用，对各个操作步骤、函数、工具、代码示例等的讲解非常详尽，确保所有满足条件的读者都能快速入门。
（五）、《Python爬虫开发与项目实战》
推荐语：零基础学习爬虫技术，从Python和Web前端基础开始讲起，由浅入深，包含大量案例，实用性强。
你好呀，题主！Python从入门到精通的书籍推荐有下面这几本书哦~
??一.Python入门类：
??《 Python 编程：从入门到实践》
?内容丰富，深入浅出。
??可以帮助小白快速掌握编程基础知识，写出可以解决实际问题的代码。这本书从最基础的定义开始讲起，重要概念都独立成章节，每个方法附有清晰的说明和实际案例讲解。和别的编程教学书籍不太一样，这本书在编写时运用了很多身边的例子，很适合零基础学 Python 的小白。
??《看漫画学 Python》
?内容浅显易懂，图文并茂，漫画风格，阅读轻松。
??主要通过三个漫画人物之间的简单对话，把复杂python 问题通俗易懂地解释。适合没有任何编程基础的小白入门 python ，培养兴趣和编程思维。内容包括 python 基础知识和库的使用方法，也有专门章节提供应用实例和同步练习题。
??二.Python学习进阶类
??《流畅的 Python 》
?内容详细精炼，结合实战技巧，可进阶学习。
??“着重讲解这门语言的基本惯用法，让你的代码简洁、高效且可读，把你打造成熟练的 python 程序员”这本书阐述全面而且包含大量实战技巧，探讨了 python 语言的高级用法、涵盖数据结构、 python 风格的对象、并行和并发、以及元程序等不同方面，同层次的开发者可以通过对这些特性的学习，更好地理解自己的程序，从而写出更优秀的代码。
??《利用 Python 进行数据分析》
?内容总结性强，适合小白归总性学习。
??书里详细介绍了利用 Python 进行操作、处理、清洗和整理数据等方面的基本要点和具体细节。还有大量的实践案例，用Python3个库 numpy （数组）、 pandas （数据分析）、 matplotlib （绘图）应对一般的数据分析完全够用。适合数据分析和可视化发展学习。
??《对比 Excel ，轻松学习 Python 数据分析》
?本书内容集Excel、python、数据分析于一体。
??这本书并不是直接学python代码，而是通过对比Excel的功能操作去学python，大大降低了学习门槛，对代码的恐惧和厌烦情绪也会降低很多，适合小白学习。
希望可以帮助到你！
??现在社会掀起了学习Python的热潮。但是怎样入手、怎样学好是大家所要面对的难题。下面我来提一些有用的书籍希望能帮助大家。以下是一个思维导图。
-----??第一阶段——入门篇
参考书目：《Abyteofpython》、《Python基础教程（第三版）》、《Python编程从入门到实践》、《看漫画学Python》
以上这三本书都不厚，并且内容比较简单，好上手。特别是第三本《Python编程从入门到实践》，其中章节清晰，还选用了很多实例来详细的讲解。
选择这几本的原因是第一阶段其实是最重要的，这个时候我们因为感兴趣或者听别人说这门语言很厉害，所以想开始学。我们这个时候都是浮躁的，抱着速成的想法来的，想尽快学会。所以这个时候我们应该先选择简单易懂的书，这样可以保持我们的兴趣，不会打击我们的自信。如果我们选择比较难的或者厚的书，可能看不懂就放弃了。
-----??第二阶段——进阶篇
参考书目：《Python高级编程》、《Python应用开发实践》、《PythonCookbook》
到第二阶段的时候，我们差不多了解了Python的基础知识，这个时候只有我们对Python的兴趣不在浮于表面，只有我们真正发现了它的魅力，我们才会有动力去提高自己的Python编程技巧。因为这一阶段的难度会大大增加，以上推荐的三本书的难度都不小，只有自己有足够的信念才能坚持下去。
-----??第三阶段——高手篇
参考书目：《流畅的Python》
学到这个时候，我们大部分的都已经掌握，我们慢慢地开始看一些源码，当我们看了一些著名框架后，我们会发现很多内容我们还是看不懂，我们不理解为什么别人的代码设计的这么巧妙。
这个时候《流畅的Python》这本书就可以给我们解答。比如说我们可以从中知道为什么别人的类的接口要这样设计？为什么要用这么多的动态属性？这样可以帮助我们去读复杂的程序，帮助我们构建自己的Python思维，设计出好的程序。
??其实只看书的话可能会有些枯燥，我们也可以结合一些视频讲解。我个人比较推荐B站上面的一个博主小甲鱼，他是拥有86万粉丝的大博主，他的Python讲得很详细，并且讲课方式很幽默，可以试试。
Python入门简单，精通很难。学习Python是一个循序渐进的过程，我们要脚踏实地，一步一个脚印，不然会容易迷失其中，摸不到核心。希望我以上的推荐可以帮助到大家。
市面上的Python书籍非常丰富，对于刚接触到Python的小白的确不太友好。这里我分享一些自学Python入门到精通推荐看的书籍。
1、《Python编程：从入门到实践》
这是一本Python入门书籍，对完全无编程基础的新手小白来说掌握基础知识非常友好，内容生动不枯燥。该书分为入门和实践两部分，基础部分从开发环境安装讲起，介绍了用Python编程的基本概念，第二部分很巧妙地安排了三个实践项目，帮助初学者将前面所讲的语法基础进行综合运用。可以说，这本书是零基础入门Python的不二之选！
2、《Python编程快速上手（第2版）》
这本书是一本Python基础教程，不仅通俗易懂地介绍了Python的基础知识，指出初学者容易犯错的地方。第二部分还讲解了如何通过编写Python程序让繁琐工作自动化，学习掌握后可以运用到日常工作中。此外，从第三章开始每章末尾都有一个实践项目，可以用来巩固前面所学的知识。
3、《Python Cookbook（第3版）》中文版
这本书适合有一定Python基础的读者阅读学习，侧重方法和技巧的讲解。书中展示了Python应用中的很多常见问题，并相应地提出了通用的解决方案。此外，书里还包含了大量实用的编程技巧和示例代码，利于读者更好地理解Python这门语言非常适合Python入门后的进阶学习。
4、《Python核心编程（第二版）》
这本书覆盖了成为一名技术全面的Python开发人员所需的一切内容，可以说是一本大宝典。书中讲解了应用开发相关的几乎所有领域，可以帮助读者立即应用到项目开发中。因此适合具有一定经验的Python开发人员阅读。
5、《利用Python进行数据分析》
Python最大的一个优势就是数据分析，如果想向数据分析方向发展，就需要深入掌握Python一些重要的库比如numpy，pandas等。那么这本书就是学习Python数据分析的宝库。该书讲解了如何利用各种Python库高效地解决各式各样的数据分析问题，实用性很强，适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。
以上就是自学Python入门到精通的书籍推荐。
自学python入门要买什么书？如果你是零基础那么应该先着手Python基础，学习好基础知识再进阶学习，无编程语言在开始学习Python时应先从Python的基本概念学起，在之后的编程实战中就能尽量减少因为不熟悉语言机制而出现的错误。
1、《Python编程：从入门到实践》共分为入门和实践两个部分：基础部分介绍了Python编程的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分通过三个项目（Python 2D游戏开发，利用数据生成交互式信息图，以及创建和定制简单的Web应用）将理论付诸于实践。帮助读者理解Python编程的概念及用途。使用Python 2或Python 3的读者都可以利用这本书来学习。
2、《Python编程快速上手 让繁琐工作自动化》教大家利用Python 编程在几分钟内完成手工需要几小时的工作。如：在一个文件或多个文件中搜索文本；创建、更新、移动和重命名文件和文件夹；搜索网页和下载的在线内容；在任意大小的Excel电子表格中更新和格式化数据……一步一步地引导你完成每个程序，并用你学到的新技能来让类似的任务自动化。你不用再浪费时间去做任何可以自动化的工作。即使你从未写过一行代码，也可以让计算机来做繁重的工作。在学习爬虫以前可以先利用这些小功能来体会一下Python编程带来的便利。
3、 《Python基础教程 第3版》专门针对Python 3进行讲解，包括了Python程序设计的方方面面：从列表、元组等基础概念，到抽象、异常等相对高级的话题，再到将Python与数据库、网络、C语言等工具结合使用，Python程序的测试、打包和发布。最后，这本书按照实际项目开发的步骤向读者介绍了10个具有实际意义的Python项目的开发过程，供读者练习并体会代码功能。仅学习一些分散的基础知识还不能让你熟练地开发一个综合功能，最好能利用几个通用的应用来体会Python语言中各种知识点的应用场景，并将其融会贯通举一反三。
4、《Python核心编程（第3版）》全书共分为3部分：讲解Python通用应用，包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程等内容；讲解与Web开发相关的主题；文本处理以及一些其他内容。适合具有一定基础的Python开发人员作为进阶教程来学习。
5、《Python 3网络爬虫开发实战》介绍了如何利用Python 3开发网络爬虫，书中讨论了urllib、requests、正则表达式、Beautiful Soup、XPath、pyquery、数据存储、Ajax数据爬取等内容，接着通过多个案例介绍了不同场景下如何实现数据爬取，最后介绍了pyspider框架、Scrapy框架和分布式爬虫，适合Python程序员阅读。得益于Python强大而丰富的库以及数据分析能力，Python在神经网络、深度学习等方面都已经有了成熟的包可供调用。除了网络爬虫以外，题主也可以对Python在其他方向的应用进行扩展学习。
6、《Python神经网络编程》从简单的思路着手利用Python语言详细介绍了神经网络工作所须的基础知识，共包括三部分：第1部分介绍基本的思路，包括神经网络底层的数学知识；第2部分介绍了学习Python编程的流行方法，并使用Python构建神经网络，让其像专家所开发的网络那样工作；第3部分扩展介绍了如何将神经网络的性能提升到工业应用的层级，甚至让其在Raspberry Pi上工作。Python是一门很好的语言，简洁的语法使得它的每一行代码都那么恰到好处，类的封装使得它气势磅礴又充满了无限可能，是一门非常适合新手入门的编程语言。
????随着时代的发展，掌握一门技术已经是大势所趋了，同样的，计算机行业的欣欣向荣，很多小伙伴都想去尝试一下，于是就从学习Python开始了。
作为一个有相关经验的大学生，下面我为每一个渴望得到回答的你整理了学习Python的步骤流程与推荐的书目↓（思维导图）
??【入门扫盲篇の一】
《看漫画学Python:有趣、有料、好玩、好用》
可以不夸张地讲,只要会电脑开关机的小伙伴就能看懂，适合培养学python的兴趣,主要通过三个漫画人物的简单对话，把复杂python问题通俗易懂地解释，内容包括python基础知识和库的使用方法，也有专门章节提供应用实例和同步练习题。我觉得这个书的益处就在于“通俗易懂”，不会给小白的感觉就是“天书”一样，不断的提升了对学习python的兴趣~~~
??【入门扫盲篇の二】
《对比 Excel,轻松学习Python数据分析》
我结合我自身的经历，讲述一下这本书的最大特点:集 Excel、 python、数据分析于一体。换句话说，就是对有Excel基础的人来说,不直接学python代码,而是通过对比 Excel的功能操作去学python,大大降低了学习门槛,对代码的畏难情绪也会降低很多，非常适合入门选手。这本书书呢，主要是运用于那个数据的处理分析方面的，也是一个研究的方向，感兴趣的小白可以入手了解一下~~~~
??【入门扫盲篇の三】
《Python编程:从入门到实践》
这本书呢，能让你快速掌握编程基础知识，写出可以解决实际问题的代码。这本书从最基础的定义开始讲起，重要概念都独立成章节,每个方法附有清晰的说明和实际案例讲解。这本书和别的编程教学书籍不太一样,这本书运用了很多身边的例子，大幅度的增强了学习的实践性~~~~~接下来呢，就到了我们的“行内人”级别了，再推荐一些进阶型的书籍↓
? 【进阶入行篇の一】
《利用Python进行数据分析》
这本书籍是数据分析入门必读书籍的，书里详细介绍了利用Python进行操作、处理、清洗和整理数据等方面的基本要点和具体细节。还有大量的实践案例,用Python3个库numpy（数组)、pandas(数据分析)、matplotlib(绘图)应对一般的数据分析完全够用。我当时学习时候，直接学的是这本书，感觉还不错，挺到位的~~~~
? 【行内学习篇の一】
《Python核心编程》
这本书呢，能坚持看到这本书的话，基本上Python已经不在话下了，里面会讲解一些通用应用的东西，比如正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、GUI编程等等，这里面可以培养良好的编程习惯~~~
???最后呢，学习Python还是要一定认真的，都是需要去研读上面的每一本书才能成功的，不要永远都是翻开第一页在那里耍手机，天道酬勤，Python要注重实践性，多去敲一下代码才能够熟能生巧~~~~~
希望以上的回答能够帮到每个渴望得到回答的你~~~

这个python数据分析基础怎么做 ？

若要在 Python 中创建从 Person 继承的 Person 类和教师类，可以使用关键字和 and 方法。下面是一个示例：class__init__()__str__()
回答不易望请采纳

python做数据分析,有哪些视频教程

https://www.coursera.org/
去这里查找python数据分析，有很多知名大学的视频教程，选择适合自己的观看。
coursera
去这里查找python数据分析，有很多知名大学的视频教程，选择适合自己的观看。
都是收费的，比如优达学城的纳米学位
链接: https://pan.baidu.com/s/1k7ElJ2vkkRLlq_V4KdtIUQ
提取码: v88x 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦
--来自企业账号【老男孩IT教育】的分享
链接：https://pan.baidu.com/s/1FJZAznKSbwv-X52AM7uSfg
提取码：7234
炼数成金:Python数据分析。Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言。也是一种功能强大而完善的通用型语言，已经具有十多年的发展历史，成熟且稳定。Python 具有脚本语言中最丰富和强大的类库，足以支持绝大多数日常应用。 Python语法简捷而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）轻松地联结在一起。
课程将从Python的基本使用方法开始，一步步讲解，从ETL到各种数据分析方法的使用，并结合实例，让学员能从中借鉴学习。
课程目录：
Python基础
Python的概览——Python的基本介绍、安装与基本语法、变量类型与运算符
了解Python流程控制——条件、循环语句与其他语句
常用函数——函数的定义与使用方法、主要内置函数的介绍
.....

python大数据挖掘系列之基础知识入门 知识整理（入门教程含源码）

Python在大数据行业非常火爆近两年，as a pythonic，所以也得涉足下大数据分析，下面就聊聊它们。
Python数据分析与挖掘技术概述
所谓数据分析，即对已知的数据进行分析，然后提取出一些有价值的信息，比如统计平均数，标准差等信息，数据分析的数据量可能不会太大，而数据挖掘，是指对大量的数据进行分析与挖倔，得到一些未知的，有价值的信息等，比如从网站的用户和用户行为中挖掘出用户的潜在需求信息，从而对网站进行改善等。 数据分析与数据挖掘密不可分，数据挖掘是对数据分析的提升。数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。所以我们可以利用数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。比如发掘用户潜在需求，实现信息的个性化推送，发现疾病与病状甚至病与药物之间的规律等。
预先善其事必先利其器
我们首先聊聊数据分析的模块有哪些：
下面就说说这些模块的基础使用。
numpy模块安装与使用
安装： 下载地址是：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 我这里下载的包是1.11.3版本，地址是：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/f9r7rmd8/numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl 下载好后，使用pip install "numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl" 安装的numpy版本一定要是带mkl版本的，这样能够更好支持numpy
numpy简单使用
生成随机数
主要使用numpy下的random方法。
pandas
使用 pip install pandas 即可
直接上代码： 下面看看pandas输出的结果， 这一行的数字第几列，第一列的数字是行数，定位一个通过第一行，第几列来定位：
常用方法如下：
下面看看pandas对数据的统计，下面就说说每一行的信息
转置功能：把行数转换为列数，把列数转换为行数，如下所示：
通过pandas导入数据
pandas支持多种输入格式，我这里就简单罗列日常生活最常用的几种，对于更多的输入方式可以查看源码后者官网。
CSV文件
csv文件导入后显示输出的话，是按照csv文件默认的行输出的，有多少列就输出多少列，比如我有五列数据，那么它就在prinit输出结果的时候，就显示五列
excel表格
依赖于xlrd模块，请安装它。 老样子，原滋原味的输出显示excel本来的结果，只不过在每一行的开头加上了一个行数
读取SQL
依赖于PyMySQL，所以需要安装它。pandas把sql作为输入的时候，需要制定两个参数，第一个是sql语句，第二个是sql连接实例。
读取HTML
依赖于lxml模块，请安装它。 对于HTTPS的网页，依赖于BeautifulSoup4，html5lib模块。 读取HTML只会读取HTML里的表格，也就是只读取

显示的是时候是通过python的列表展示，同时添加了行与列的标识
读取txt文件
输出显示的时候同时添加了行与列的标识
scipy
安装方法是先下载whl格式文件，然后通过pip install “包名” 安装。whl包下载地址是：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/f9r7rmd8/scipy-0.18.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
matplotlib 数据可视化分析
我们安装这个模块直接使用pip install即可。不需要提前下载whl后通过 pip install安装。
下面请看代码：
下面说说修改图的样式
关于图形类型，有下面几种：
关于颜色，有下面几种：
关于形状，有下面几种：
我们还可以对图稍作修改，添加一些样式，下面修改圆点图为红色的点，代码如下：
我们还可以画虚线图，代码如下所示：
还可以给图添加上标题，x，y轴的标签,代码如下所示
直方图
利用直方图能够很好的显示每一段的数据。下面使用随机数做一个直方图。
Y轴为出现的次数，X轴为这个数的值（或者是范围）
还可以指定直方图类型通过histtype参数：
图形区别语言无法描述很详细，大家可以自信尝试。
举个例子：
子图功能
什么是子图功能呢？子图就是在一个大的画板里面能够显示多张小图，每个一小图为大画板的子图。 我们知道生成一个图是使用plot功能，子图就是subplog。代码操作如下：
我们现在可以通过一堆数据来绘图，根据图能够很容易的发现异常。下面我们就通过一个csv文件来实践下，这个csv文件是某个网站的文章阅读数与评论数。
先说说这个csv的文件结构，第一列是序号，第二列是每篇文章的URL，第三列每篇文章的阅读数，第四列是每篇评论数。
我们的需求就是把评论数作为Y轴，阅读数作为X轴，所以我们需要获取第三列和第四列的数据。我们知道获取数据的方法是通过pandas的values方法来获取某一行的值，在对这一行的值做切片处理，获取下标为3（阅读数）和4（评论数）的值，但是，这里只是一行的值，我们需要是这个csv文件下的所有评论数和阅读数，那怎么办？聪明的你会说，我自定义2个列表，我遍历下这个csv文件，把阅读数和评论数分别添加到对应的列表里，这不就行了嘛。呵呵，其实有一个更快捷的方法，那么就是使用T转置方法，这样再通过values方法，就能直接获取这一评论数和阅读数了，此时在交给你matplotlib里的pylab方法来作图，那么就OK了。了解思路后，那么就写吧。
下面看看代码：