利用python进行数据分析之试水_python数据标注和数据分析工资

首先推荐这本书,我是python小白，基本处于不会的状态，现在要做实验怎么办，很急特别急，但是python的包太多，函数太多记不过来，numpy，pandas，tensorflow，scipy，sklearn，matplotlib，那就静下心来慢慢跟着这本书学。打算写这个系列就是帮大家缩小一下学习范围。

1.工欲善其事，必先利其器

• 强力推荐 jupyter notebook，谁用谁知道，kaggle也推荐notebook，交互式特别适合学习，推荐几个快捷键比较常用，合并cell的，快速命令清空输出比较方便。

• 安装必备的包吧，pip一定要有，然后numpy，pandas，接着缺啥补啥吧

2.跟着这本书，从引言开始

这本书讲了很多技巧，如果和我一样python基础不好的，耐心的从头看，很多适合新手的小技巧，比如列表推导式，字典，Counter，pandas的一些常用方法，引言的内容还是很多的，这本书我本来想当API工具书看的，发现并不行，他并没有按API的方式讲解，所以得跟着例子才能知道这些库函数的用法。

3.引言小技巧总结

• 列表推导式（包括条件）很重要！！！
• 类似map结构的计数方式
  
  1. 自己实现字典，类似于c/java的map的写法
  2. 使用collections/defaultdict,和Counter，sort,排序之类的
  3. pandas的Dataframe，value_counts
• 数组切片（非常重要！！！）可以看书后有个python 基础知识里面讲了
• 数据清理
  
  1. 填补空缺值或者丢弃空缺值，使用pandas的dropnan,fillna
  2. 原生的条件列表推导式
• 函数参数分为两种，位置参数和关键字参数（库函数大都是这种方式） 很重要！！！ 参数不懂啥意思，就修改了看看，对比对比就明白了
• pandas的基础知识

4.几点建议

• 珍爱生命远离windows，强烈推荐OS X，能省很多时间
• 一定要动手巧，最好自己根据想法多尝试