利用Python进行数据分析 基础系列随笔汇总

一共 15 篇随笔，主要是为了记录数据分析过程中的一些小 demo，分享给其他需要的网友，更为了方便以后 自己 查看，15 篇随笔，每篇内容基本都是以一句说明加一段代码的方式， 保持简单小巧，看起来也清晰 ，一共可以划分为三个大部分：

第一部分简单介绍数据分析，以一个小例子简单说明了什么是数据分析和 IPython 工具；

第二部分是 NumPy 的基础使用，NumPy 是 Python 包，提供科学计算功能，主要是 ndarray 数组对象；

第三部分是 pandas 的基础使用，主要是 Series 和 DataFrame 对象，这两个对象提供了处理结构化数据相关的数据结构和函数，pandas 的矢量操作对数组来说很方便，可以很轻松地完成很多对数据的处理，比如数据清洗、转换与合并。

第一部分 简单介绍

(1) 简单介绍

(2) 尝试处理一份JSON数据并生成条形图

(3) 使用IPython提高开发效率

第一部分 NumPy基础

(4) NumPy基础: ndarray简单介绍

(5) NumPy基础: ndarray索引和切片

(6) NumPy基础: 矢量计算

第一部分 pandas基础

(7) pandas基础: Series和DataFrame的简单介绍

(8) pandas基础: Series和DataFrame的基本操作

(9) pandas基础: 汇总统计和计算

(10) pandas基础: 处理缺失数据

(11) pandas基础: 层次化索引

(12) pandas基础: 数据合并

(13) pandas基础: 数据重塑/轴向旋转

(14) pandas基础: 数据转换

(15) pandas基础: 字符串操作

其实数据分析不仅仅只有这些，还有其它几个大的方面还没有涉及，比如数据的读取存储和数据的可视化，不过我打算先去学习下 数据挖掘的知识，再回过头来继续学习数据分析的知识，我觉得这样更更适合我，所以 接下来我会继续记录分享一些数据采集方面的知识，对这方面感兴趣的朋友欢迎关注本博客，也欢迎大家添加评论进行讨论。