Python数据分析基础全流程攻略如下（适合初学、转岗、无编程基础小白，直接教学，没有额外链接）
一、学习
针对数据分析模块，python学习的内容并非全都要学（SQL也是如此），即不需要像程序员一样学那么多，也要知道推动应用的部分是统计学知识，你要知道有回归这个东西，才去用python实现它
大部分内容都需要额外百度和学习才可走完，但基本都是免费的
主要的学习框架包括：
1、程序语言基础（输入输出，，循环等）
2、数据分析相关库使用（numpy、pandas、matplotlib）
3、统计学理论应用，分析案例实战
在工作流程中，python是工具，主要作用是在【已有数据】的情况下，将【数据导入软件】，【写逻辑得出分析结果】，最后【可视化为图表和结论输出】
明确一点：python只是逻辑承接的工具，学会他并不能学会逻辑，相当于有剑没剑法，但剑法和剑缺一不可。
二、程序语言基础
程序语言基础是大一的必修课，非理工科的同学或许不接触（尤其是财会，商科），重要的学习【程序思维】，把电脑当成一个严谨的【执行人、工具、打工人】，用逻辑思维语句，通过交互界面让他输出你的想法。
1、输入输出
最基础的，当你在交互界面输出print的时候，系统会把你输入的输出出来
你说一句话，他就说一句话。你怎么说，他就怎么说。
>>>print(1)
1
>>> print("Hello World")
HelloWorld
>>> a = 1
>>> b = 'runoob'
>>> print(a,b)
1runoob
如果你有很多话想说，比如说一个文档，里面存了好多数据，那你就需要准备好excel、csv和txt文件，然后换一个函数比如read_csv 和read_table就可以把这些文档导入
data = pd.read_csv('文件路径/result.csv',sep=',')
>>>print(data)
你的文件就到了python里
2、数据格式
对于计算机来说，所有【输入】都必须归类，数字不只是数字，有整数、；汉字，英文都是字符串；以及更近一步的，列表类型，map类型，元组类型。
不同的类型满足不同的需求、计算方式等
数据类型汇总：
数字：Int()整数、float()小数、bool()布尔类型、complex()复数
字符串(str) ：包括：文字，符号，字母，特殊字符等
单引号，双引号，三单引号，三双引号括起来的都是字符串
多行打印：输出元素时换行
单行打印：在同一行输出
列表：带方括号格式，元素之间逗号分隔，元素可以是数字、字符或其他数据类型
例如：[(1, 2), '三', 'd', {'y': 0}]
元组：半圆括号格式，元素可以是数字、字符或其他数据类型
例如：([1, 2], '三', 'd', {'y': 0})
字典：大括号格式元素之间相互对应，查询功能，{key：value}key要求是不可变类型，value可以是任何数据类型（整形、字符串、列表、元组、字典），包括可迭代对象。不可变类型有：字符串、元组。
例如：{‘a’：1，‘b’：2}
不同的类型有不同的规则，正如同你知道1可以+2但是不可以+渭河，只有同类型才可以相互运算
3、定义变量
到这个阶段，你可以自己定义一些变量了（注意数据类型）
>>>name = '渭河'
>>>print(name)
>>>prtint('类型',type(name))
>>>prtint('值',name)
输出结果：渭河
类型 <class 'str'>
值 渭河
工作里需要定义很多变量，比如让a = 0 ，让a = []，让他们等于一个空数组，用来计算、循环、储存各种数字和结果
4、算数运算符
这里就是最基础的逻辑，在上面你已经可以输入变量，定义变量，输出变量，链路已经ok了，现在就是说上面的：你要往上面加逻辑。
比如业务方给你提了一个需求：我要今天订单+昨天的订单
5、
函数这两个字初中就学过了，输入一个x 等于一个 y。包括第一个print，包括我们说的算数运算符，背后都有源码写了一个函数，直接调用函数，就是调用背后的逻辑
举个例子，前面学习了 len() 函数，通过它我们可以直接获得一个字符串的长度。我们不妨设想一下，如果没有 len() 函数，要想获取一个字符串的长度，该如何实现呢？
n=0
for c in "http://www.nowcoder.com/link/pc_kol_bzwh":
n = n + 1
print(n)>>>33
函数的本质就是一段有特定功能、可以重复使用的代码，这段代码已经被提前编写好了，并且为其起一个“好听”的名字。在后续编写程序过程中，如果需要同样的功能，直接通过起好的名字就可以调用这段代码。
下面演示了如何将我们自己实现的 len() 函数封装成一个函数：
#自定义 len() 函数
def my_len(str):
length = 0
for c in str:
length = length + 1
return length
#调用自定义的 my_len() 函数
length = my_len("http://www.nowcoder.com/link/pc_kol_bzwh")
print(length)
#再次调用 my_len() 函数
length = my_len("http://www.nowcoder.com/link/pc_kol_bzwh")
print(length)
在函数内实现加减乘除，比如计算出前两天的订单，前两年的订单，每天只需要调用函数即可
6、循环
循环是相对抽象的点，你就想象计算机不断的运行一次逻辑，这次逻辑可以递增，递减，的各种运行，来实现一些诸如【累计求和】这样的逻辑
Python中的循环语句有 2 种，分别是 while 循环和 for 循环
add = "http://www.nowcoder.com/link/pc_kol_bzwh"
#for循环，遍历 add 字符串
for ch in add:
print(ch,end="")
运行结果为：
http://www.nowcoder.com/link/pc_kol_bzwh
我自己学的时候，其实比c来说更痛苦的是，这个“ch”他很不规范，一般在c里面就写ijk，好理解，实际上这里的ch就类比c里面的ijk，意思是有这么一个扫描机器人，对着“add”这个字符串扫过去，每扫一次记一个数，记到ch这个东西里，最后把它输出来。
循环可以做很多事，测试不同输入下（吧要输入的变成字符串，然后让程序遍历），函数的结果，然后输出结果（比如拟合的误差值，来直接判断哪个变量更合适）
以上，可以被认为是程序语言基础的部分，实际的基础还有很多，并且巩固上述知识点，有最基础的算法帮忙练习（比如实现累计求和，相加等）这些需要自己去补齐（例如if函数等，这个很好理解）
这里往下，我们开始python库里数据分析包的实践（其实主要就是调用函数）
二、数据分析python库实践
1、常用的库
库可以看做是一堆函数的集合，就像是一本，import 库名 就像是命令计算机打开这本字典
常用的库主要是三个，算上数据科学的可以有十个
分别是：
Pandas、Numpy（数据清晰、分析、探索、数组处理）；Scikit-learn、TensorFlow、Keras（机器学习库）、Gradio（机器学习部署）；SciPy、Statsmodels（统计专用库）；matplotlib、Seaborn（可视化）
一般来说，学Pandas、Numpy、Plotly足够了
2、Numpy库
Numpy突出一个数组处理能力，你就把数组看成一个excel表格，在一个个单元格内储存着数据
结合上面的基础教程，当一个数据进来的时候，你应该准备好一个个箱子把数据装进去，这些动作涉及的函数就包括
（1）数组创建
例如：
import numpy as npa = np.array([1,2,3,4])b = np.array([,'点赞','分享','求关注'])print(a)
数组之间可运算（参考线性代数的逻辑），数组可和数组进行加减乘除
选择数组间的数字，基本的索引和切片，转置（transpose），三角函数运算，皆可百度，你只要知道他如何使用，数学上对于数组的运算皆可实现
3、Pandas库
pandas库的优势在于：对齐各种不同类型的数据源、集成时间序列功能、灵活处理缺失数据、合并出现在其它数据库的关系型运算
说白了，比numpy更灵活，有时候只用pandas也可以满足需求
学习思路是：
（1）熟悉series、两个数据类型
（2）常用的索引方法和
（3）索引、选取、计算和过滤逻辑学习思路如numpy
（4）介绍一些汇总统计可以利用dataframe去做，例如corr方法，cov方法
（5）处理缺失数据，包括dropna\fillna\isnull\notnull等函数
上述的两种库不要死记硬背函数，最好是记住他能做什么，比如可以处理数组，运算数组，切割、索引数组，可以填补缺失值、可以排序。
两个库的主要函数基本体现在数据的预处理中，从这里开始要意识到，你越来越接近需要统计学的地方了，当数据预处理之后，才到怎么做分析的地步（后面讲）
3、matpoltlib
很明确的说，80%的需求，excel可以满足。用python不是不行，优势是自由度更高，图表更接近、科研的样式；劣势是啥呢，不符合大部分工作场景，比如你有一组数据，做了个图，ppt发给老板，老板不满意，总不能自己写代码吧。一般都是把数据考进ppt或者excel可以直接在里面操作，效率更高。
闲话少说，我们开始
（1）创建空图表
Figure和subplot可以创建一个图表对象
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)
从这里开始就可以发布绘图命令，也就是把数据填入横纵坐标
（2）绘制图像
form numpy. import randnplt.plot(randn(50).csmsum(),'k--')_= ax1.hist(randn(100),bins=20,color = 'k',alpha = 0.3)ax2.scatter(np.arange(30),np.arange(30)+3*randn(30))
你要知道图像的所有参数是可控的，包括颜色、标记、线型、坐标轴、间距、刻度、图例、注释，应有尽有。
所以为什么说他更适合科研，因为论文可能就只需要几张图；但是在工作中，可能一天就要好几张图来，你没时间写那么快。可视化的内容，了解即可。
（3）了解图的种类
线形图：
series（np.random.randn(10).cumsum(),index =np.arange(0,100,10)）
柱状图：
data.polt(kind = 'bar',ax=axes[0],color='k',alpha = 0.7)
直方图：hist(bins = 50)
饼图：plt.pie()
专题：数据聚合和分组运算
SQL里面有group by函数，python也可以做到，实际上，大部分基础的数据处理都属于分组运算，比如【每天】【所有城市】的订单，就是对日期和城市进行分组。不同的分组得到的结果就是指标在维度上的拆解。
事实上，python对数据的分组能力比sql要强大，只是在数据处理效率上弱一点，这就看你需要分组到什么地步，来决定你是不是需要把数据专门导出来用python处理
最基础的分组函数表示为：
假设数据组为两列指标data1&data2，维度为key1&ley2
group = df['data1'].groupby(dt['key'])
生成的group就是一个groupby对象，你可以理解为是一个准备好的分组器，然后需要配合各种聚合函数输出结果，
例如：
group.mean()
也可以连起来写
mean =df['data1'].groupby([df['key1'],df['key2']]).mean()
一些常用的聚合函数如下：
专题：时间序列
时间序列在python可以概括为：时间函数处理+时间格式数据，充分描绘出时间序列的分布，加入各种运算，主要模块是：datetime、、calendar
比如当前的时间：now = datetime.now
datetime以毫秒形式储存时间，delta = datatime(2022,12,14) - datatime(2022,12,1)
时间函数也可以用字符串实现互相转化，
比如：value = '2022-12-24’
datetime.strptime(value,'%Y-%m-%d')
也可以用dateutil这个包中的parser.parse来解析日期，比如：
parse('2022-12-24')
输出：datetime.datetime(2022,12,24,0,0)
datetime的格式定义
时间序列格式的变量，其实就是一列时间，加上各种各样的指标，比如1.1号，1；1.2号，记2
可以用如下方法定义：
dates =
[datetime(2022,12,1),datetime(2022,12,2),datetime(2022,12,3),datetime(2022,12,4),datetime(2022,12,5),datetime(2022,12,6),datetime(2022,12,7),datetime(2022,12,8)]
ts = Series(np..randn(6),index = dates)
就得到了两列时间序列的series变量
python可以做到：生成固定日期范围（pd.date_range），偏移固定日期量（nowday = datetime(2022,12,1)+3*day()，移动日期数据等，都属于数据预处理的操作。
以上，大部分能用python处理数据的工作基本已经分享完了，很多细节可以自己去敲代码和百度弥补，最后在实际的数据分析工作中，完成数据处理、展示的部分即可开展你的各种分析（比如通过不同的分组拆解指标，可视化找出下降的波动等）