引言：只要你使用 Python 編程，無論是 web 開發，還是機器學習實踐，都會遇到對數據的處理。
讀寫文件，計算統計，切片修改，建模應用 ML 模型，可視化數據——當你做這些任務時，你就在做數據分析。
然而，我們很少系統學習數據分析，一般遇到問題現場去查，就像在一個迷宮中一點點探索，但不知道迷宮全貌。（這也是曾經的我）
後來我學習了《Python for Data Analysis》，纔對 Python 的範圍有了大致瞭解，才意識到以前的使用侷限比較。一次性記不住，我寫了筆記（例子），比較簡潔，用的時候直接找對應內容即可。既方便系統學習，又方便索引，推薦給大家~
1 編輯器
新手入門：PyCharm 的使用
→pycharm 安裝及使用
2 python 本身
python 數據分析1 準備工作
→重要的 python 庫和 IDE
python 數據分析2 IPython 和 Jupyter Notebook
→ Jupyter Notebook 的使用和技巧
python 數據分析3 Python 語法基礎
→ python 對象，計算，引入模塊，字符串，日期，控制流，三元表達式
python 數據分析4 數據結構，函數，文件
→數據結構：元組、列表、字典、集合的定義和操作
→函數：定義，匿名函數，生成器表達式，itertools 使用，異常
→文件：讀寫
3 python 模塊
python 數據分析5 NumPy 基礎：數組和矢量計算
→Numpy 的使用，內容較多，看目錄就行
python 數據分析6 pandas入門
→pandas 庫的對數據的基本操作，涉及數據結構，函數和統計
python 數據分析7 pandas數據輸入與輸出
→pandas 庫用於讀寫文件（csv，excel）
python 數據分析8 pandas 數據清洗&預處理
→pandas 庫對數據預處理，如處理缺失值，替換值，數據離散化，ML 開始需要
→pandas 庫操作字符串，如查找，替換品節等
python 數據分析9 繪圖和可視化
→matplotlib 庫繪圖，直接輸出照片或畫折線圖，保存圖
→pandas 畫柱狀圖，直方圖 seaborn 畫散點圖