欢迎来到Python数据分析基础课程！📊 本指南将带你了解数据分析的核心概念与工具，适合初学者快速上手。
快速入门步骤 ✅
安装环境
- 确保已安装Python（推荐3.8+版本）
- 安装核心库：
pip install pandas numpy matplotlib seaborn
💡 示例：Python_Logo
数据加载与清洗
- 使用Pandas读取CSV/Excel文件：
pd.read_csv("data.csv") - 处理缺失值：
df.dropna()或df.fillna(0)
🧹 示例：Data_Cleaning
- 使用Pandas读取CSV/Excel文件：
数据探索与可视化
- 用Matplotlib绘制基础图表：
plt.plot(x, y) - Seaborn提升可视化效果：
sns.histplot(data)
📈 示例：Data_Visualization
- 用Matplotlib绘制基础图表：
数据分析与建模
- NumPy进行数值计算：
np.mean(data) - 基础统计分析：
df.describe()
🔍 示例：Data_Analysis_Process
- NumPy进行数值计算：
推荐学习路径 🌐
- 深入学习数据可视化：python-data-visualization
- 进阶机器学习应用：python-machine-learning
- 实战项目练习：python-data-projects
📚 扩展阅读：Python数据分析官方文档 提供更详细的API说明
工具生态图 🌐
小贴士 📌
- 使用Jupyter Notebook交互式编程
- 掌握Pandas的DataFrame操作是关键
- 善用Seaborn的内置样式主题
欢迎加入我们的Python数据分析学习社区获取更多资源和支持！💬✨