第一章 Python数据分析基础

大纲
一、Python数据分析基础
二、Numpy运用
三、Pandas数据分析运用
四、数据可视化实战
五、Python统计分析
六、案例实战

一、Python数据分析基础

1. python下载安装

下载地址：https://www.anaconda.com

2. Jupyter notebook快捷操作

清空输出：Cell→All Output→Clear

修改 jupyter notebook的默认文件夹位置：https://www.bbsmax.com/A/qVdeWB4AJP/

3. Jupyter notebook的其他操作

4. 简单代码编写

5. Python数据类型

（1）Python中有哪些数据类型

（2）字符串+讲解样式

6. python数据结构

（1）列表

a = [1, 2, 3, 4, 5]

• a.append(x)：添加元素、列表等
• a.extend([x])：添加列表中的元素
• a.pop(x)：删除指定位置；空，删除最后一个
• del a：删除
• a.count(x)：出现次数
• a.index(x)：出现的位置
• a.insert(位置, x)：某个位置插入
• a.remove(x)：删除某个
• a.reverse(x)：反向排序
• a.sort(x)：排序
• max(a)：最大值
• min(a)：最小值
• len(a)：长度

（2）元组

元组里的元素不能修改

（3）集合

集合中的元素不能重复
a_set = {1, 2, 3, 4 ,5, 6, 6}

• a_set.add(x)：添加集合元素
• a_set.remove(x)：删除集合元素
• {x}.insubset(a_set)：判断x是否被包含在a_set中
• ‘-’、‘|’、‘&’、‘<’、‘^’：差集，并集，交集，子集、非并交集
• a_set.difference(b_set)：差集
• a_set.union(b_set)：并集
• a_set.intersection(b_set)：交集
• a_set.symmetric_difference(b_set)：非并交集

（4）字典

dict_1 = {‘name’:‘小明’, ‘id’:‘1001’}
dict_a = dict(name=‘小明’,age=35,id=‘1001’)

7. 控制语句

（1）条件语句

（2）循环语句

• for循环

• while循环

（3）其他语句

• break
• continue
• pass
• try…except
  

8. 函数介绍

• 内置函数
• 第三方模块相关行数
• 自定义函数
• 局部变量
• 全局变量
  
  

9. json文件解析

10. 字符串处理

• 转义字符
• 字符串格式化
• 字符串方法
  

11. Python高级函数

• lambda函数
• map函数
• reduce函数
• filter函数
  

（1）lambda函数（匿名函数）

（2）map函数

（3）reduce函数

（4）filter函数

12. Python数据分析常用库

（1）Numpy介绍

（2）Pandas介绍

（3）Matplotlib和其他库介绍