Python 是数据分析领域最流行的编程语言之一，凭借其简洁的语法和丰富的库支持，能够高效处理数据、生成可视化图表以及构建分析模型。以下是 Python 数据分析的核心内容概览：

1. 基础工具与库

  • Pandas：数据处理的核心库，支持数据清洗、转换和分析
    pandas
  • NumPy：科学计算基础库，提供多维数组和数学函数
    numpy
  • Matplotlib & Seaborn：数据可视化工具，可生成折线图、柱状图、热力图等
    matplotlib

2. 典型数据分析流程

  1. 数据加载（CSV/Excel/数据库）
  2. 数据清洗（处理缺失值、异常值）
  3. 数据探索（统计描述、相关性分析）
  4. 数据可视化（图表展示关键发现）
  5. 模型构建（机器学习/统计分析）
  6. 结果输出（报告或交互式仪表盘）

3. 实战案例推荐

4. 学习资源

📚 图片关键词示例：data_analysis, pandas_dataframe, matplotlib_plot
🌐 扩展阅读：Python 数据分析进阶技巧