欢迎来到Python数据分析教程！本教程将带你了解如何使用Python进行数据处理、分析和可视化，适合初学者和希望提升技能的数据爱好者。通过本指南，你将掌握核心工具如Pandas、NumPy和Matplotlib，并完成实际案例演练。
🧰 教程结构
环境准备
- 安装Python（推荐3.8+）
- 配置Jupyter Notebook或VS Code
- 安装必要库：
pip install pandas numpy matplotlib seaborn
数据清洗
- 处理缺失值与异常数据
- 数据类型转换与标准化
- 使用
Pandas进行数据筛选
数据分析
- 描述性统计分析
- 数据分组与聚合
- 时间序列分析技巧
数据可视化
- 用Matplotlib绘制折线图、柱状图
- Seaborn的高级图表（如热力图）
- 可视化最佳实践
实战案例
- 分析CSV文件并生成报告
- 探索公开数据集（如Kaggle）
- 可链接至Python数据分析案例实战继续学习
🌐 扩展学习
📌 小贴士
✅ 使用Jupyter Notebook可实时查看代码输出
⚠️ 注意数据隐私，避免处理敏感信息
🛠️ 遇到问题可搜索Python社区论坛