seaborn库是Python中另一比较常用的绘图库，与matplotlib的区别在于seaborn库是以matplotlib库为基础的封装的更为容易使用的库，由于相应的函数封装更加完善，所以所绘制图形的灵活度有所下降。seaborn和matplotlib之间的关系并不是取代的关系，而是互补的关系。一般而言，seaborn由于其便捷的函数体系更适合于在数据探索阶段进行使用，而matplotlib的函数体系更加灵活，一般用于汇报分析使用。 这部分介绍的内容包括：  本章所需数据集请使用如下百度网盘链接下载： 链接：https://pan.baidu.com/s/12RNTTuG1wzE7opmZ...

matplotlib是Python中的一个非常便捷的绘图包。在这一部分，将介绍三个方面的内容帮助大家入门学习：  matplotlib绘图基础知识 常用图形的绘制方法 绘制图形的优化  由于图形的优化具有通用性，所以会在前面几种常用图形中展开介绍，不再单独讲解。知识框架如下  1 matplotlib绘图的基础知识 1.1 库介绍 matplotlib库中有两个绘图包：pyplot和pylab。两种绘图方式的区别在于在import pylab时相当于同时import pyplot和numpy，从matplotlib官方文档看，pylab已被强烈劝退，而且由于是绘图工具包，掌握其中一种即可。在此...

由于DataFrame的运算内容较多，所以单独拆分一节进行介绍。在这一部分介绍的内容包括：   1 DataFrame与Excel之间的交互 ★★★ 前面介绍到DataFrame对应了Excel中的数据表，那首先来介绍下如何把DataFrame的数据实现与Excel之间的互通。在pandas中提供了读取Excel的csv文件和写入到本地csv文件的方法。 写入使用to_csv函数，将pandas中已经建立好的DataFrame输出到本地的csv文件，其主要参数包括：path_or_buf路径，表示将csv文件写入到本地的哪个位置，同时这个地方需要给csv文件进行命名；sep表示不同列之间的分隔...

pandas是数据分析师最常使用的库，因为pandas中的数据类型就是数据表，可以将pandas视为简化版的excel，pandas承接了Excel的数据处理、数据分析的功能。在这部分介绍中，也是介绍pandas库的两方面内容，一是pandas中的数据类型，二是对于数据类型的一些操作函数。这部分的知识框架如下：  pandas中的数据类型有两个：Series和DataFrame。Series对应excel中的一行或一列数据；DataFrame对应Excel中的数据表。因此可认为Series是一维的，只包含索引和数值，DataFrame是二维的，包含行索引、列索引和值。Series与DataFr...

numpy库强大的地方在于科学计算，即矩阵的运算，这部分要求大家具备基本的线性代数运算知识。numpy库部分的知识包括两部分：数组数据类型和数组数据类型的运算。该部分的知识框架如下  1 数组数据类型 1.1 一维数组 首先来了解下数组，数组类型和列表类型非常相似，区别有两个方面，一是同一列表中可以存储多种数据类型（字符串、数字等），而数组只能存储一种数据类型，如果在输入中输入了多种类型，python会将其自动转化成同一数据类型；二是列表不支持不同列表元素之间的四则运算，而数组则支持。虽然大家对于数组可能比较陌生，但应该都接触过矩阵，矩阵是一种特殊的数组。 在python中定义数组也很方便，但...

python的基础语法代码也不是很多，包括以下内容：  1入门语法 在前面的代码中，主要使用的是变量以及print()函数，在这一部分，我们将介绍python的基础语法，在掌握变量类型和基础语法的基础上，就可以认为是已经入门了。 1.1 行 从最基础的开始，在python中，使用新行代表上一行代码的结束。因此出现两个问题，一是如何在多行写完整一行代码，另一个是如何在一行写出多行代码。 a = 1 b = 2 print(a,b) 上面的代码展示了python每一行代码是一个完整的语句，最常用的场景也是如此。当代码过长时，可以将一行代码拆分成多行，此时需要借助\来实现。 a = 1 b = 2 ...

学习任何一门编程语言，在入门阶段要重点把握两个方面，一是学习基础变量类型的种类和使用；二是学习基本的语法，基本语法包括代码结构、循环、条件。在该部分，将首先介绍Python的基本数据类型，除基础数据类型外，Python还构建了相对更复杂的数据类型，如array、DataFrame等，这些较为复杂的数据类型，将在后续的库中进行详细介绍。 学习python的目标是能够使用python做出相应的模型支持业务或自动化某些数据工作。如果把这个过程比作建造一个机器，那python的基础数据类型就是建造机器所需要的材料，基本语法是改造材料的工具，两者缺一不可。所以不止是python，对于所有编程语言而言，学...

1 anaconda的下载安装 最适合数据分析师使用的python就是anaconda，anaconda的优点是其集成性，当下载安装好anaconda后就可以直接使用。  下载anaconda安装包（网址：https://www.anaconda.com/products/individual#） 选择适合自己电脑的版本进行安装。   点击运行下载好的文件，进行安装即可，相应步骤如下图  运行安装包，同意安装说明后，会出现使用用户的选择（选择默认即可）      安装位置选择（在这里我选择默认，可以修改安装位置）     高级安装选项设置，选择默认即可     开始安装，安装完成后会出现页面，...

Python作为一门编程语言，相较于其他语言，有五个优势：  大量方便易用的库：Python有着大量丰富可用的函数库，对于某一类专业问题，可能已经存在相应的函数库，安装加载相应的库，调用相应的函数就可以解决相应的问题； 使用范围广：正因为有着大量的函数库，所以Python有着非常广的应用范围，不论是数据分析、数据挖掘还是机器学习，都可以使用Python解决； 门槛低，见效快：大量的函数库使得初学者不需要从底层去构建函数，而是直接调用函数进行使用，因为Python的入门门槛比较低，安装个软件，看一些教程，基本就可以入门。 语法简单：不需要像C语言一样定义各类变量，随用随定义，熟悉后，写Pytho...

提供一组数据，需要对数据进行读入、整理、分析并绘制图像呈现结果。使用的功能与前述内容相似，即数据的处理、数据分析和数据呈现。 通过对数据的分析，主要是回答以下几个问题  数据分析师主要是哪些规模的公司在招聘？ 这些公司主要分布在北京哪里？ 薪酬水平与企业规模有没有关系？  希望大家对于数据分析师的招聘有一个简单的认识。此次课程设计的数据源自于作者7月份对智联招聘上北京市数据分析师招聘数据的爬取，相应的招聘链接可能已经失效，但仍然可以作为大家练习使用的数据。为帮助各位练习，作者将部分数据进行拆解，以练习相应的函数。所提供的数据包含两个文件，一个是爬虫数据经过python处理后的源数据（文件一，c...

Excel图表的优化 在这部分，给出数据样例，并以柱形图为例进行相应的修改。    销售额 1月份 2月份 3月份 4月份 5月份 6月份    A 598 815 146 578 805 371   B 226 312 315 286 218 667   C 735 532 806 778 206 599   D 958 254 411 529 141 506   E 300 429 870 677 510 867   F 375 974 397 352 716 768   初始图表，选择ABC三个店铺进行。   数据源设置 数据源设置中主要介绍四个方面的内容：数据源更新，行列切换，数据行数...

数据可视化是数据分析师不可或缺的技能，数据分析师的核心产出就是数据分析报告，单纯依赖文字表达是非常难的，正所谓一图胜千言，好的数据可视化可以很直观的表达想要呈现的内容。同时数据可视化也是非常复杂一项工作，专业的人可以做出非常复杂的可视化图形，由于实际工作的目的并不是卖弄图表的繁杂，而是展示数据结果，仅仅依赖简单的几种类型的图表就可以表现出不错的可视化效果。 尽管现在有许许多多的数据可视化工具，如tableau等，但Excel作为常用的办公软件，其数据可视化的功能也是非常强大的，当我们可以使用Excel做出专业的数据图表时，使用其他工具也就是类似的道理了。 在具体讲解数据可视化以前，先来了解下两...

Excel常用函数这一部分讲解三个方面：Excel函数体系；单元格地址引用；函数嵌套。 Excel函数体系 数字函数 数字函数使用较多，主要包括  四则运算函数：加（+）、减（-）、乘（*）、除（/）、幂（^或power）、取余（%）、绝对值（ABS）、四舍五入函数（round、floor、roundup） 聚合函数：求和（sum）、计数（count）、最大值（max）、最小值（min）、平均值（average）、中位数（median）、分位数（percentile.inc） 多列数字的函数：sumproduct（两列数相乘的和）、correl（两列数的相关系数）数字函数使用较多，也比较简单，...

筛选 筛选是非常常用的功能，Excel的筛选功能非常好用，选定相应的单元格后，点击数据选项卡下的筛选按钮，即可以对记录进行筛选。   筛选可以有很多筛选条件，常用的有三类：  按照单元格颜色进行筛选 按照数字筛选：即可以通过＞、＜等判断条件进行筛选 按照字符进行筛选：在数字筛选下的选择框，即把单元格的内容作为字符串进行筛选，可以进行点选，在数据量大的情况下不适用  上面提到的是筛选的常用步骤，在这里演示下如何按照颜色筛选单元格以及按照数字进行筛选。   除最常用的筛选以外，还有一个常用的筛选就是高级筛选中的选择不重复记录。使用筛选进行去重操作，一方面可以获取某列的不同的数值有哪些，另一方面可以...