Python 数据分析入门

一、环境准备

• 安装 Python 与 Jupyter Notebook。
• 核心库：NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn。
• 用虚拟环境隔离项目依赖。

二、Pandas 基础

• 核心数据结构：Series 与 DataFrame。
• 读取数据：read_csv 等；清洗：缺失值、去重、类型转换。
• 常用操作：筛选、排序、分组 groupby、合并。

三、数据可视化

• Matplotlib：基础折线、柱状、散点图。
• Seaborn：统计图形更美观，便于洞察。
• 一图胜千言，先把"讲故事的图"画出来。

四、完整分析流程

1. 1明确问题 → 获取数据。
2. 2数据清洗与预处理。
3. 3探索性分析 + 可视化。
4. 4得出结论 / 洞见，输出报告。