文章架构
1.python基础
1.1 python简介
都说python是门胶水语言，可以在需要的地方轻松地粘合目标需求。我觉得python的主要优点有两点：
① 只需聚焦实现逻辑：只要把逻辑捋顺，调用第三方库可以轻易实现处理逻辑。语法简洁，符合日常阅读的习惯。
② 容易获得相关的技术/理论支持：python社区庞大，只要关键词选取得当即可在网络上检索到大多数问题的解决办法。使用者众多，可以轻易找到使用者交流群组。
1.2 python安装
新手可以直接安装Anaconda，这是一个开源的python发行版本，发行版的意思就是在python官方本本的基础上添加了一些额外的内容。这些额外的内容在Anaconda中指的的是：
1. python科学计算相关的第三方库：集成大多数数据科学计算相关的包，大大节省了学习和使用过程中第三方库安装和配置的时间；
2. conda：开源软件包和环境管理系统，可以在集成环境的基础上管理和安装新的第三方库。
3. ipython：全称是“interactive Python”，相当于加强版的Python shell，除了基础的交互功能以外，还提供了以下的功能：
①支持jupyter的python计算“核”（Kernel）
②支持可交互的数据可视化
从而可以通过快速试错和迭代，提高编码、测试、调试的效率。
4. jupyter notebook，承载Ipython功能的一个Web应用程序，功能如下图所示。
笔者安装的版本（Anaconda官网截图）
jupyter notebook 交互示意
1.3python语法和使用
个人水平和时间有限不作总结，推荐两个相关的教程：
① 文字教程：廖雪峰Python教程。使用姿势：
1）建立python语法知识体系：”全篇“扫描一遍；
2）当作工具参考：按照关键词+ sites:http://www.liaoxuefeng.com。
例如：python 类 site:http://www.liaoxuefeng.com，即可检索到该网站内关键词相关的内容。
② 视频教程：优达学城免费课程：编程基础：Python，课程老师是一个亲和力满分的帅气印度裔小哥，内容适合完全零基础的小白同学。课程内容比较基础，但是学习的方法和练习内容都挺有意思。
2.python数据分析
2.0相关工具介绍：
- 使用的工具是anaconda集成的jupyter notebook（属于Ipython）
新建ipython notebook 文件（后缀.ipynb）
2 .主要使用pandas和matlibplot两个包
pandas是什么？ pandas是一个能提供高效处理结构化数据的数据结构和函数（方法）。pandas 有两种数据结构，DataFrame和Numpy。为什么要单独创造新的数据结构呢？python自身的数据结构不好用吗？新数据结构有什么优势呢？答案是：新的数据结构好用得飞起，
这两种结构可以进行矩阵运算，这就意味着一些数学矩阵的处理可以被快速地完成，以及快速地进行查询并赋值；pandas提供了一系列的数据处理的函数（方法），例如从数据读取、数据预处理、数据分析和数据可视化都有相应的函数。值得注意的是，sql中的一些数据处理操作也可以轻易地实现，例如连接（join）操作，分组（groupby）等，都可以通过简洁易维护的代码实现。2.1数据获取① 数据读取：
1）读取数据库数据：pd.read_sql()
2）读取文本数据：pd.read_csv()
3）读取excel数据：pd.read_excel()
更多数据读取的姿势，可以结合具体需求和遇到的问题检索，绝大多数基础问题都会有现成的答案。检索相关函数用法时可以加上关键词 doc 即document的缩写，可以轻易搜到相关的文档。
# 以下时简单示例，不做过多的介绍
② 数据初始化：
import
# 2.通过“列表”组成的字典初始化：等长的numpy多维数组、等长的多维的list
2.2探索性分析① 数据预览
# 查看数据属性，列名和对应数据格式
② 数据切片
通过
数据长这样
可参考官方文档：Indexing and Selecting Data2.3数据清洗①行列处理：切片、排序、合并、转换
# 切片 见2.2.2
join效果图：
转置效果图：
② 数据类型转换：
# 强制类型转换 int float category datetime64[ns] datetime64
③ 缺失值处理：定位、填充、删除
# 缺失值定位
④ 赋值
# 赋值 按位置、按条件、按行/列
2.4数据分析① 简单运算：“矩阵”运算
# 可以直接进行四则运算，会自动对齐index相同的数据，indexi不同则没有结果。
② 统计分析：统计指标计算、聚合分析
df_data
③ 可视化分析：对比、分布、联系、构成
待更新
（未完待续）
待更新：
- ipython简介（2019年7月29日更新）
- 可视化架构的实现
- 统计指标补全（2019年7月29日更新）
- 相关代码 ipython文件
- 从markdown到知乎的好用工具（直接从印象笔记复制过来，代码不能识别、序号会乱掉）
