介绍一本零基础入门

Python数据分析的书

有不少读者在询问如何入门Python、如何入门Python数据分析，之前跟大家分享了两本零基础入门Python的书籍：《Python编程从入门到实践》 和《笨办法学Python3》。

今天来给大家分享一本Python数据分析入门的书籍，书名是《Python数据分析基础》。

本书面向的读者

按照书中的介绍：

本书面向的读者主要是那些经常使用电子表格软件进行数据处理，但从未写过一行代码的人。

Lemon 觉得这个范畴还是很清晰的，当然，Lemon 阅读完这本书之后，觉得范围也可以适当的拓宽些，包括经常处理电子表格的、需要定期生成报表的、有一定的数据可视化需求的、以及需要对数据进行统计性描述的，都可以参考下本书的部分内容。

对于这点，Lemon 也是深有感触。前些年，Lemon 还没有开始学 Python ，当时管理许多的项目，用 excel 处理数据感觉有些力不从心，于是开始寻找解决方案，找了一圈，最后用微软的 access 用 sql 语句撸了一个小型的项目管理工具。现在看来，如果当时会 Python，会要方便很多。

书中的Python环境

书中的代码使用的Python版本是 Python 3.5版，本书作者是在 windows 平台对代码进行测试的， 如果你的电脑上的 Python 版本是 3.5 以及之上的，应该是可以运行的。

由于 Python 是跨平台的，因此，windows、Linux 以及 MacOS 系统应该都没问题。

对用 Python 的安装，书中推荐安装 Anaconda ， Lemon 一般也是直接安装 Anaconda，主要是比较省事。

关于 Python 环境的安装，这个还是需要自己去弄，不同的电脑环境，有时候会出现一些小小的问题，这个主要还是需要自己通过搜索来解决。

书中的代码，原书作者已经发布在其 Github 上，大家可以免费去获取，地址如下：

https://github.com/cbrownley/foundations-for-analytics-with-python

数据文件处理

书中花了比较大的篇幅来讲解关于数据文件的处理，主要包括 csv文件、excel文件以及 数据库。

对于数据分析入门而言，可能遇到比较多的文件类型还是 excel 和 csv ，所以书中对这两类介绍也是比较多。

书中介绍了用纯 Python、内置模块、第三方库等途径来操作这两类文件，涉及到 内置 csv模块、xlrd、xlwt 等。对于需要读取数据，尤其是需要写入数据，用这些工具还是挺方便的。

如果只是读取数据，然后进行数据清洗等处理，Lemon 一般喜欢用 Pandas 。

此外，对于数据库，书中也介绍了 内置的 sqlite3 模块，以及 以及流行的数据库 MySQL 。

数据可视化

主要涉及四个可视化库，分别是 Matplotlib、Pandas、ggplot 和 seaborn 。

除了 ggplot ，其余三个， Lemon 也是经常使用的。

下面分享一个随书的案例：

运行后效果如下：

关于 Matplotlib，前不久 Lemon 整理了一份 100个项目入门 Matplotlib 的内容，有兴趣的同学可以前往查看：

100个案例，Matplotlib从入门到大神

自动运行脚本

Lemon 觉得还有一个内容估计大家是感兴趣的，那就是使用 Python 来按计划自动运行脚本，由于是在商业环境中，有一些需要定期上报的内容，比如日报、周报、月报、季报、年报等（特别烦！！！）。

前不久，阿里取消周报，都能上热搜，可见这些报表都么重要，又是多么招人厌！

如果你用 Python 来自动运行一些格式高度一致的内容，那自然会省事很多。别人在埋头苦干的时候，估计你就有功夫摸鱼啦。

小结

在本书的封面，给本书的定位是“零基础经验也可学会用最火的Python语言进行数据分析”，如果你对使用Python来进行数据分析有兴趣，本书可以作为初级参考书来使用。

如果你觉得这本书不错，可以去购买一本，仔细阅读下。