Python 是数据分析领域的重要工具，广泛应用于数据清洗、统计分析、可视化及机器学习。以下是一些核心知识点和学习路径：
快速入门
安装环境
- 推荐使用 Anaconda 管理科学计算环境
- 基础依赖：
pip install pandas numpy matplotlib seaborn
核心库介绍
- 📈 Pandas：数据处理与分析的主力库（了解更多）
- 🧮 NumPy：科学计算基础模块
- 📊 Matplotlib：数据可视化标准库
- 🌐 Seaborn：基于 Matplotlib 的统计可视化库
实战案例
- 📁 数据加载：使用
pd.read_csv()读取表格数据 - 🧹 数据清洗：处理缺失值（
df.dropna()）与异常值 - 📈 数据分析：计算均值（
df.mean()）、相关性（df.corr()） - 🎨 数据可视化：绘制折线图（
matplotlib.pyplot.plot()）与热力图（seaborn.heatmap()）
学习资源
- Python基础教程（建议前置学习）
- 📘 官方手册：Pandas Documentation
- 🧠 实战项目：数据分析项目合集
通过系统学习与实践，您将掌握用 Python 解决实际数据问题的能力！