5分钟学会python编程和数据分析_一个月学会Python，零基础入门数据分析

痛定思痛。 2022-11-12 01:56 134阅读 0赞

在数据分析领域，python是一个绕不开的知识和工具，如果不会用python就很难说自己会数据分析，但是最近很多想要入门数据分析的小白经常问我，Python怎么入门？Python虽然被称作是“最简洁的语言”，但是它终究还是一门编程语言，想要入门还需要掌握一些基础知识和技巧。

为此，我先列上一个学习计划，在接下来的一个月里会根据学习计划，整理、梳理出Python的入门学习知识，对于那些想要学习Python的同学们提供一个参考：

初始python基础

python的数理统计理论

sql的学习

python的语法基础

用python实现数据可视化

数据分析实战

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一、初识python基础

在这一章里，主要是介绍我们为什么要用python进行数据分析，以及python需要掌握的一些基础知识，我们能够用python做什么？在第一章里，让大家在感性的认知上首先了解一下这个分析工具，主要涵盖的内容包括python的下载与环境安装、数据类型介绍和内置数据结构介绍：

python的下载和安装环境：难点主要是在环境的安装上，很多小白往往一腔热血但是面对环境安装的时候就泄了气，因为我会用Anaconda为例进行环境的安装，同时我建议初学者不要下载具有IDE功能的集成开发环境，比如Eclipse插件等。

数据类型：python的数据类型比较简单，基本上就可以分为两大类——数值和字符串。

数值：数值是python最基础的数据类型，也是我们赋值给变量时最常用的形式，主要包括整型、布尔型等。

字符串：也就是文本数据，在python中一般用引号来定义，可以通过python进行拼接和重叠，实现文本数据的处理；

索引和切片：索引是有序列每个子元素在序列的位置，切片就是对序列的部分截取。

数据结构：python的数据结构可以分为四种，列表、元组、字典、集合。

列表：用中括号表示，可以容纳任何对象元素，包括字符串，而且每个元素都可以变化；

元组：其实就是一个固定的列表，初始化元素的值是绝对不能变化的；

字典：可以理解为现实的字典，通过查找拼音(键)就能找到这个读音的所有字(数值)；中

集合：数学上的概念，每个集合中的元素是无序的，不可重复的对象；

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二、python的数理统计理论

数据分析的目的是从数据里找规律，因此想要掌握python必须要学习一些基础的数理理论，这是成为一个数据分析师必备的能力。对于python来说，其涉及的数理统计学基础主要由算法、统计学、概率论等，在这一章里我会进行简单的介绍：

矩阵理论-----线性代数

导数、偏导、凹凸函数-----微积分

正态分布、偏态、峰度-----概率论

量化分析、推断-----统计学

描述统计和推断统计-----数理统计

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三、SQL的学习

sql是python的基础，如果你已经掌握了SQL，那么这一章你就可以直接跳过，那么你就要好好学习这部分的内容，因为sql是入门python的关键基础，同时它也是每个数据分析师必备的技能，主要目的是用sql来进行增删改查等操作，对数据进行筛选。

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四、python的语法基础

这一部分主要是对python的基础语法进行讲解，这一部分是学习python的关键，只要能够熟悉掌握各种语法和语句，基本上就学会了python，当然这一部分只是进行简单的入门，更加进阶的语法暂时不会涉及。

Python语句的缩进

Python的多行语句

Python引号

Python标识符

Python关键字

Python变量

变量声明并赋值示例

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五、用python实现数据可视化

在这一章里，我会简单讲解一下如何利用python的matplotlib进行数据可视化的操作，python中有着非常优秀的可视化库，进行可视化制作也是数据分析必备的能力之一，在这一部分中我会使用几种不同数据图表来讲解基于matplotlib的数据可视化。

Bar(柱状图/条形图)

Bar3D(3D 柱状图)

Boxplot(箱形图)

EffectScatter(带有涟漪特效动画的散点图)

Funnel(漏斗图)

Gauge(仪表盘)

Geo(地理坐标系)

Graph(关系图)

HeatMap(热力图)

Kline(K线图)

Line(折线/面积图)

Line3D(3D 折线图)

Liquid(水球图)

Map(地图)

Parallel(平行坐标系)

Pie(饼图)

Polar(极坐标系)

Radar(雷达图)

Sankey(桑基图)

Scatter(散点图)

Scatter3D(3D 散点图)

ThemeRiver(主题河流图)

WordCloud(词云图)

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六、数据分析实战

到了最后一章，你应该已经基本掌握了python的操作，最后一步就是要进行分析项目的实战，在这一部分中我会以几个实际中遇到的数据分析项目为例进行实操，包括爬虫+分析、业务指标分析等等，为大家拓宽数据分析的思路，早日成为数据分析师！

后言

虽然我的标题是一个月入门python，但是python的掌握需要在大量的实践中不断磨合纠错，才能得到实质性的提高，因为我的学习计划只是希望带给完全小白的新手一点思路和指导，让他们能够少走一些弯路。

当然，python只是数据分析工作当中的一部分，如果有人想要更加全面地进行数据分析的学习，不妨参考一下我的专栏《十周入门数据分析》，其中也会对python有所涉及：

那么，我们如何系统的学习python语言呢？一般我们会经历以下阶段

Python学习的几个阶段

1、了解Python的编程基础

一是变量、编程规范、基础语法等，这也是能够上手编写 Python 代码的前提。

二是数据结构，字符串、列表、字典、元组这些需要非常熟练，数据类型将贯穿你整个编程的始终。

这个部分一些简单的练习就是，自己构造一个数据类型，然后去实现基本的用法。比如你自己构造一个列表，实现列表中数据的访问、更新、删除等基本操作，比如 len、max、min 函数，以及 append、count、extend 等方法。

函数和方法是实现数据增删改查的基本途径，如果你在实际操作中遇到数据操作的问题，可以在具体的数据类型下查找相关用法。

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2、Python函数及流程控制

学习 Python 的函数和控制语句，是真正去解决问题的过程。如何实现判断和循环，如何将固定的功能模块封装成函数，这些不仅是写出代码的必要条件，也是训练编程思维的必经之路。

函数这个部分无外乎函数的定义、函数调用以及参数传递，但是要能够娴熟地写出函数实现对应的功能，需要注意的细节很多，也需要不断地训练。

流程控制则相对要好掌握一些，条件语句和循环语句在不同的场景下练习几遍，知道判断和循环实现的过程，基本上就没问题了。

其实到这个地方，基本的Python知识你已经掌握了，你可以自己去做一些小项目，比如猜数字、各种转换器、记账工具……

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3、用Python做一些自己感兴趣的事情

通常在学习一段时间之后，你就会有自我怀疑的过程，貌似真的懂了，但是离做出实际的东西又很远，这些东西是否有用？

这个时候不妨了解一些第三方库，你可以做更多的事情。比如用pandas作数据处理，用matplotlib做数据可视化分析，用BeautifulSoup写爬虫，利用Flask搭建网站……这些别人搭好的轮子，你直接拿来用就可以了。当然像写爬虫和网站，你还需要了解其他方面的一些知识(比如HTTP、HTML、JS、数据库等)。

对于不同的库，内部的方法、函数你还需要去熟悉，开始的时候先掌握少部分最常用的方法，在遇到实际的问题的时候，再去查对应的更多的用法，这样会更高效。

4、Python做事情经常遇到的一些坑

1.很难找到合适且优质的学习资源，难以下手，或者随便找一些材料开始学习，极其容易从入门到放弃；

2.遇到问题不知道如何寻找解决办法，甚至连问题都描述不清楚，经常被一些细小的问题卡住，学习效率不高；

3.在理论学习中无法自拔，学习很久之后，发现还是不知道如何在实际的项目中去应用，缺乏解决问题的能力；

4.看到别人的案例觉得好像是那么回事，但是自己去写代码的时候依然很困难，无法训练编程思维。

5、深入Python编程

其实第三个阶段反复练习实践，你已经基本具备一些工作的技能了，比如 Python 数据分析、网络爬虫、写工具脚本……

首先你要了解Python的高级特性，如迭代器、生成器、装饰器等，了解类和面向对象的理念。深入下去，你可以去探索Python的实现原理，Python的性能优化，跳出Python语言本身，去了解计算机的交互原理，还有很长的路要走，但并不是每一个人都需要这个过程。

但这些高屋建瓴的东西，又是你在这个领域立足生根的重要条件，对于坚定走技术方向的人来说，这个过程是有必要的。这个时候你再去做应用层面的一些东西，又会有更加深刻的理解。

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