Python数据分析全套教程，从基础到预测

### 1. 创建文件 在Python数据分析中，创建文件通常指的是创建一个新的数据结构，如DataFrame，它是pandas库中用于存储数据表格的主要对象。 ### 2. 读取文件 读取文件主要涉及使用pandas库的函数如`read_csv`, `read_excel`, `read_table`等，来从不同格式的文件中导入数据到DataFrame中。 ### 3. 行、列、单元格 在DataFrame中，行和列是数据组织的基本单位，单元格则是行和列交叉点的数据项。它们是数据分析操作的基础。 ### 4&5. 数据区域的读取，填充整数、文字,填充日期序列 数据区域的读取涉及选择DataFrame的一部分进行操作。填充操作是数据预处理中常见的步骤，其中填充整数、文字、日期序列是常见的数据填充方法。 ### 6. 函数填充 函数填充指的是使用自定义函数或内置函数对DataFrame中的数据进行计算和填充，这在数据转换和清洗中非常有用。 ### 7. 排序，多重排序 排序涉及将数据按照一定规则进行顺序排列。多重排序是指根据多个条件进行排序，例如首先按某列排序，然后在相同条件下按另一列排序。 ### 8. 数据筛选、过滤 数据筛选和过滤是在数据分析中筛选出满足特定条件的数据子集，常用于数据清洗和准备分析。 ### 9. 柱状图 柱状图是显示类别数据频率分布的常用图表，有助于快速比较不同类别之间的数据量。 ### 10&11. 绘制分组柱图，深度优化图表 分组柱图是将多个类别数据分组显示，适用于比较同一类别内不同分组的数据。深度优化图表可能涉及图表样式的调整和改善视觉效果。 ### 12. 绘制饼图 饼图用于显示各部分占整体的比例，是一种描述数据占比的图形方法。 ### 13. 绘制折线趋势图、叠加区域图 折线趋势图可以展示数据随时间的变化趋势。叠加区域图则可以在一个图表中展示多个数据系列的累积效果。 ### 14&15. 散点图，直方图，密度图，数据相关性 散点图用于展示两个变量之间的关系。直方图是展示变量分布情况的图表。密度图与直方图类似，但提供了平滑的分布曲线。数据相关性分析则涉及计算变量之间的相关系数，如皮尔逊相关系数。 ### 16. 多表联合（Join） 多表联合指的是在数据分析中，将多个数据表根据一定的条件进行合并，类似于数据库中的JOIN操作。 ### 17. 数据校验，轴的概念 数据校验是指验证数据的准确性和完整性。轴是DataFrame中用于引用行或列的术语，通常用0表示行轴（index），用1表示列轴（columns）。 ### 18. 把一列数据分割成两列 在数据预处理中，有时需要将一个列中的复合数据（如全名）分割成多个列（如姓和名）。 ### 19. 求和，求平均，统计导引 求和和求平均是最基本的数据统计方法，用于计算数据集的总和和平均值。统计导引可能涉及数据分析中更复杂的统计方法。 ### 20. 定位、消除重复数据 定位是指查找数据中满足特定条件的数据点，消除重复数据则涉及去除数据集中重复的记录。 ### 21. 定位、旋转数据表（行/列转换） 定位涉及在数据集中找到特定数据，而旋转数据表（或行列转换）是指将数据的行列布局转换，以改变数据的展示形式。 ### 22. 读取CSV、TSV、TXT文件中的数据 读取这些文件中的数据是数据分析的基础步骤，涉及文件格式的解析和数据的导入。 ### 23. 透视表，分组，聚合（group by） 透视表用于对数据进行快速汇总和分析。分组（group by）和聚合操作允许按照某一列或多列对数据进行分组，并对每组数据进行聚合计算。 ### 24. 线性回归，数据预测 线性回归是一种统计方法，用于建立一个变量和一个或多个变量之间的关系模型。数据预测则是使用线性回归模型或其他模型预测未来数据的值。 ### 25&26. 条件格式化（上）（下） 条件格式化是根据数据满足的条件来改变单元格显示格式的技术，它有助于突出显示满足特定条件的数据。 ### 27. 行操作集锦 行操作集锦涉及对DataFrame行的多种操作，例如添加、删除、排序等。 ### 28. 列操作集锦 列操作集锦包括对DataFrame列的多种操作，如选择、重命名、修改等。 ### 29. 读取数据库 读取数据库通常涉及使用SQL语句和Python中的数据库连接库（如sqlite3, SQLAlchemy等）来从数据库中导入数据。 ### 30. 编写复杂方程 编写复杂方程可能涉及在数据分析中实现复杂的数学或统计模型，用于解决特定问题。 通过以上内容，我们可以看出，这些知识点涵盖了Python数据分析的多个方面，从基础的数据处理、读写文件，到数据可视化、统计分析以及数据处理的高级技巧。掌握这些知识点对于成为一名合格的数据分析师至关重要。