python数据分析基础知识

Python数据分析基础知识包括以下几个方面：

1. 数据类型：Python中常用的数据类型有数值型、字符串型、列表型、元组型、字典型、集合型等。在数据分析中，常用的数据类型包括列表、元组、字典等。

2. 数据结构：数据结构是指数据组织的方式，Python中常用的数据结构有列表、元组、集合、字典等。在数据分析中，常用的数据结构包括Series、DataFrame等。

3. 数据预处理：数据预处理是指对数据进行清洗、转换、缺失值处理等操作，以便后续分析。常用的数据预处理工具有pandas、numpy等。

4. 数据可视化：数据可视化是指将数据用图表等方式展示出来，以便更好地理解数据。常用的数据可视化工具有matplotlib、seaborn等。

5. 数据分析算法：数据分析算法是指对数据进行分析的方法，包括统计分析、机器学习等。常用的数据分析算法包括线性回归、聚类分析、决策树等。

6. 数据分析工具：数据分析工具是指对数据进行分析的软件，包括Jupyter Notebook、Spyder等。这些工具提供了数据分析所需的环境和工具，方便数据分析人员进行数据分析。