如何利用 Python 进行数据分析？

前言

用Python进行数据分析，首先需要学习基础的python知识，包括基本语法等。然后需要学会数据分析核心的三个库：numpy、pandas、matplotlib库：

1、numpy库

这是一个数学计算库，可以实现：

数组的基本操作
随机数组的创建实现正态分布应用
数组的逻辑运算
数组的统计运算
数组之间的运算

2、pandas库

这是为了数据建模分析而生的工具库，内含许多的数据模型，也有很多其他库的优势。pandas的数据有Series与Dataframe两种结构，可以用pandas实现:

基本数据操作
数据的合并
用crosstab和pivot_table实现交叉表与透视表
用groupby和聚合函数实现数据的分组与聚合
plot画图功能
数据的读取和存储

3、matplotlib

是一个2D绘图库，可以进行数据的可视化操作，一堆数据摆在面前的时候，我们可以将它便捷转化成图形或者表格。

基本的数据分析过程：先拿到你需要分析的数据，可以是csv、xls、txt等格式的表格或者文本，首先读取数据文件，存储成python可以处理的数据格式，这里可以使用pandas，然后用numpy进行数据的分析处理：如统计分析等。得到处理后的数据存储到文件（即csv、xls等等），如果希望更直观的观察数据，则可以使用matplotlib库进行数据可视化，绘制图表。

以下是一张python进行数据分析需要学习的相关知识的思维导图，也是学习路线图（图片是逻辑教育的课程路线图），可以给题主作为参考。

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