前言

Python的大名，想必各位都听过，在近期更是风头无二，超过了C与Java，一跃成为了最流行的编程语言第一名。

但对于数据分析工作者来说，大可不必完全掌握Python，它是一个很大的知识体系，要有针对性的学习。

正文

一、Python基础阶段的学习

除了黄皮三剑客之外，视频也是非常重要的一部分，在这里推荐黑马的600集Python基础课和北京尚学堂的600集Python基础课程，两者在b站都有免费的资源，也是我曾经看过的资料，这里要注意！看到面向对象即可满足数据分析方向的学习，后面的内容对你用处并不大，当然，如果有感兴趣的朋友也可以慢慢学习。

在此阶段我们需要掌握的是：

1、基本代码的编写规则（缩进、符号、变量命名、注释、导入库等）；

2、常见的数据结构及其常用方法（str、list、dict、tuple等）；

3、变量、运算符、函数、条件、循环、递归、文件操作、异常处理。

二、Python科学数据库

即pandas、numpy、matpoltlib三剑客，是数据分析工作中用到Python最多的地方，因此要好好掌握，特别是pandas！

关于这方面，小编这里也有相关的资料《用实战玩转pandas》，用数个pandas数据库的实战，来夯实pandas基础。

视频方面，B站也有相关的教程，大同小异，大家可以选择自己喜欢的讲师进行观看学习

在这阶段我们需要掌握的是：

1、numpy、pandas、matplotlib的基础用法；

2、用matplotlib绘制简单的可视化图形；

3、使用pandas对数据进行清理和聚合，包括但不限于异常值处理、空值处理、行列拆分转换、文本拆分及清理、透视表（pivot-table）、聚合函数（sum等）、表连接（merge、contact、append等）、apply（）、map（）、applymap（）等常用函数；

4、利用pandas对文件进行读写等操作

在看完教程后，这里推荐一套练习题：《pandas进阶修炼120题》相信对你有不小的帮助。

篇幅原因，今天的分享就到这儿了，希望能够帮到大家~

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