Python 数据分析
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2026-05-20
Python 让分析过程更自动化、更可复现，也能承接统计建模和机器学习。这里的重点是 NumPy、Pandas、Matplotlib，以及围绕它们建立稳定的分析流程。
学习重点
- NumPy：数组、广播、向量化计算和随机数。
- Pandas：读取数据、清洗、筛选、聚合、透视、连接和时间序列。
- Matplotlib：基础图表、图形对象、样式控制和分析可视化。
- Notebook：记录问题、代码、图表和结论。
- 可复现：固定数据来源、保留清洗步骤、封装重复逻辑。
当前页面
- NumPy 数值计算：数组、广播、向量化和随机数。
- Pandas 数据分析：数据读取、清洗、聚合、连接和时间序列。
- Matplotlib 数据可视化：图表、样式、子图和分析展示。
工作流建议
把 Python 分析写成“数据读取 -> 清洗 -> 探索 -> 建模/统计 -> 可视化 -> 结论”的顺序。Notebook 适合探索，但稳定流程要逐步沉淀成脚本和函数。