Python数据分析学习路线

这篇文章系统地整理了学习 Python、数据分析、机器学习等的参考资料，划分为以下六个阶段，并提供每个阶段PDF下载，下载见文末：

第一阶段：打牢 Python基础，推荐学习《Python 20个专题》:

第二阶段：Python语言进阶，推荐学习《90 个进阶案例》:

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第三阶段：Python上手练习，这一阶段推荐学习《100 个Python综合案例》，下面几个案例是我使用 Pyecharts 绘制的，提供全部源码下载：

第四阶段：从零学 Python 数据分析，推荐学习《90 页入门Python数据分析》分别介绍数据清洗，包括去除异常值、处理缺失值、过滤不合理值、发现重复数据、以及列名称的清洗，数据标准化等；创建新的特征：数据分箱，聚合操作，Ranking，创建新列，分类数据编码等。

第五阶段机器学习、第六阶段的深度学习资料也都整理好。

以上资料大概有 200 个案例，每个阶段过渡平稳，学习起来非常舒服。获取这 8 个精选 PDF 的方法：

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