这是一本关于 Python 数据分析的入门教程，涵盖了从基础到进阶的各个知识点。
目录
第一章：Python 数据分析基础
Python 是一种广泛使用的编程语言，其简洁易读的语法使其成为数据分析的理想选择。
安装 Python
首先，您需要安装 Python。您可以从 Python 官网 下载并安装最新版本的 Python。
Python 基础语法
以下是一些 Python 基础语法：
- 变量赋值：
x = 10 - 数据类型：整数 (
int), 浮点数 (float), 字符串 (str), 布尔 (bool) - 运算符：
+,-,*,/,%,**,==,!=,>,<,>=,<=
第二章：Pandas 库
Pandas 是一个强大的数据分析库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具。
安装 Pandas
pip install pandas
Pandas 数据结构
- Series：类似于一维数组
- DataFrame：类似于表格
Pandas 操作
- 数据读取：
read_csv(),read_excel(),read_sql() - 数据清洗：
dropna(),fillna() - 数据分析：
describe(),groupby(),pivot_table()
第三章：NumPy 库
NumPy 是一个高性能的科学计算库，它提供了多维数组对象和一系列用于数组操作的函数。
安装 NumPy
pip install numpy
NumPy 数组
- 创建数组：
numpy.array() - 数组操作：
shape,size,dtype
第四章：Matplotlib 库
Matplotlib 是一个绘图库，它可以帮助您创建各种类型的图表。
安装 Matplotlib
pip install matplotlib
Matplotlib 图表
- 折线图：
plt.plot() - 条形图：
plt.bar() - 散点图：
plt.scatter()
第五章：数据分析案例
以下是一个简单的数据分析案例：
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 数据清洗
data.dropna(inplace=True)
# 数据分析
result = data.describe()
# 绘制图表
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(data['x'], data['y'])
plt.title('数据图')
plt.xlabel('X 轴')
plt.ylabel('Y 轴')
plt.show()