图解数据分析 ◉ 典藏版

Pandas是Python中最常用到的数据操作和分析工具包，它构建在Numpy之上，具备简洁的使用接口和高效的处理效率。数据科学、机器学习AI应用过程，涉及数据清洗和分析的操作也频繁使用到Pandas

数据分析是一项应用非常广泛的技能。这套数据分析教程不同于其他文字版教程，我们以最直挂的「图示」对每个内容和关键点「可视化」，配以最精准精简的代码，让大家尽快入门。

有人把数据分析的核心总结为六字，即对比、细分、溯源，也被成为数据分析的三板斧，支撑数据分析的核心应用。

对原始数据进行检查、清理、转换以及建模等操作，才可以洞察数据背后的规律，得出准确的结论或做出正确的决策——这也是数据分析的一个标准过程。

数学知识对于数据分析非常重要！本文讲解数据分析中最常用到的数学知识：描述性统计、概率论、统计推断等。

数据分析分核心步骤分为：业务认知与数据探索、数据预处理、业务认知与数据探索等三个核心步骤。本文介绍第一个步骤——业务认知与数据探索。

数据分析分核心步骤分为：业务认知与数据探索、数据预处理、业务认知与数据探索等三个核心步骤。本文介绍第二个步骤——数据预处理。

数据分析分核心步骤分为：业务认知与数据探索、数据预处理、业务认知与数据探索等三个核心步骤。本文介绍第三个步骤——业务认知与数据探索。

基于数据分析目前良好的发展前景，各界也出现了许多好用的功能种类丰富的数据分析工具。本文列举其中的一些常用工具：Python、R、SQL、SAS、Tableau、Excel等。

n维数组是NumPy的核心概念，大部分数据的操作都是基于n维数组完成的。本系列内容覆盖到1维数组操作、2维数组操作、3维数组操作方法，本篇为系列导入文章。

n维数组是NumPy的核心概念，大部分数据的操作都是基于n维数组完成的。本系列内容覆盖到1维数组操作、2维数组操作、3维数组操作方法，本篇讲解Numpy与1维数组操作。

n维数组是NumPy的核心概念，大部分数据的操作都是基于n维数组完成的。本系列内容覆盖到1维数组操作、2维数组操作、3维数组操作方法，本篇讲解Numpy与2维数组操作。

n维数组是NumPy的核心概念，大部分数据的操作都是基于n维数组完成的。本系列内容覆盖到1维数组操作、2维数组操作、3维数组操作方法，本篇讲解Numpy与3维、更高维数组的操作。

对于使用Python快捷地进行数据分析可视化而言，Seaborn是一个简单易用的选择。Seaborn 核心库进行了更高阶的 API 封装，可以轻松地画出配色更加舒服、图形元素的样式更加细腻的图形。

本篇为『图解Pandas数据变换高级函数』，讲解3个函数是map、apply和applymap，更高效地完成数据处理过程中对DataFrame进行逐行、逐列和逐元素的操作。

Pandas中可以借助groupby操作对Dataframe分组操作，本文介绍groupby的基本原理及对应的agg、transform和apply方法与操作。

数据可视化是以图示或图形格式表示的数据，以更直观方式理解与分析数据。本篇内容，我们给大家介绍数据分析中关于可视化的一些核心知识，包括：各类图形及特点，不同图形选择方法。

本文我们介绍pandas可视化及绘制各种图形的方法，大部分基础图像（条形图、直方图、箱型图、面积图、散点图、饼形图等）绘制只要一行代码就能实现，大大加速了我们的分析效率。

本篇为pandas系列的导语，对『Pandas核心操作函数』进行介绍，讲解Pandas进行数据操作和处理的核心数据结构：Series、DataFrame和Index。