一.环境准备
anaconda下载
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

所有的操作均在Jupyter Notebook
二.numpy学习
import numpy as py
1.认识numpy的数组
2.掌握numpy数组
3.学习numyp的矩阵
三.pandas学习
import panadas as pd
1.pandas读写
学习pandas的对数据库,和常用格式文件的读取
pd.read_
pandas提供了多种IO操作

(1)mysql读写
(2)pandas常用读取
2.pandas基础操作
学习panads对DataFrame的基础操作
(1)DataFrame的增删改查
(2)分组聚合
(3)转换与处理时间序列数据
3.pandas必备
学习pandas对的高级操作
1.数据合并
2.数据清洗
3.小知识总结
四.可视化学习
笔者建议通过学习pyecharts来进行弯道超车
环境准备
进入Anaconda Prompt (Anaconda3)下载pyecharts

下载命令
pip install pyecharts
pyecharts官网
pyecharts官网中有所有参数的解析和实例
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#### **一、Python学习路线**


二、Python基础学习
1. 开发工具

2. 学习笔记

3. 学习视频

三、Python小白必备手册

四、数据分析全套资源

五、Python面试集锦
1. 面试资料


2. 简历模板

因篇幅有限,仅展示部分资料,添加上方即可获取
该文介绍了Python数据科学的学习路径,从安装Anaconda和使用JupyterNotebook开始,逐步讲解numpy的数组和矩阵操作,接着深入pandas的数据库读写、DataFrame基础及高级操作,包括数据合并和清洗。推荐使用pyecharts进行数据可视化,并提供了学习资源和Python爬虫的全套资料,适用于Python初学者提升技能。
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