r語言的創造就是為了統計學而生，因此學習r語言隨便找一本書都能一氣呵成的學習下去。然而，相比r語言來說，python的應用則要廣泛的多了，也因此關於python的參考書目也比r多的太多了，如果沒有目的的學，知識內容豐富的會讓你無從下手。既然我們志在資料分析和作圖，那我們就要術業有專攻，在其中只挑選有利於我們提高資料分析和作圖的部分看。
在講我推薦的書本之前，我想先講一下python資料分析需要掌握哪些知識體系，有了知識體系的輪廓，我們在看魚龍混雜的書本時就能做到有的放矢，不在無關的知識上浪費功夫。
1首先肯定是python基礎知識了，這個是學習任何一門程式語言都避不開的，但是如果我們之前有了其他程式語言的基礎，python就好學的多了。之前沒學過程式設計也不要緊，python很簡單的，我曾見過小學二年級的孩子玩python都很666的，所以說肯定也難不倒我們。
python基礎部分我們需要知道：
（1）字串str，列表list，字典dict，元組tuple和字典set型別變數的定義及其增刪改查操作方法。其中，關於str的操作方法是可以有很大的拓展的，除了python自帶的一些函式外，我們還可以用到正規表示式，關於正規表示式我在文末的資源中也推薦了一本書《精通正規表示式》。
（2）if條件語句，for迴圈和while迴圈很簡單，初中數學就講了，簡單但是很重要。
（3）函式和類class的定義。函式的定義如果接觸過r語言自然不會陌生，但是python是物件導向的，class就是體現python物件導向的特點的，這部分可以看書重點學習，也是python的精髓所在。此外，不要覺得函式定義很簡單，平時我們覺得簡單是因為我們用的都是初階函式，而且只用到了位置引數和預設引數。可以了解了解不定長引數、關鍵字引數和命名關鍵字引數，保證你在使用的時候會把他們的順序攪渾的，哈哈。也可以在書本或網上查查匿名函式和高階函式的用法，這樣學完知識才成體系。
2上邊的只是基礎，接下來如果我們分析的資料需要從網上獲取，那麼學習爬蟲是很有必要的。不要擔心，我為大家準備了python爬蟲大禮包，資源都在後邊的鏈結裡。如果我們的資料是自己做實驗或者野外觀測得到的，可以直接跳到3。
3資料獲取之後我們需要對資料進行清洗，就是對缺失值、重複值和異常值進行處理。在r中，資料的清洗在陣列array和資料框dataframe中進行，非常快速和方便。在python中資料的清洗也模仿了r中的資料清洗形式。numpy和pandas兩個庫就是進行這樣的模仿工作的：numpy中的ndarray陣列模仿了r中的array，使資料能夠向量化操作；而pandas差不多就是r中的dataframe。因此，在學習完python的基礎之後，我們就要學習python中的numpy和pandas兩個庫了。
4資料清洗完之後就是要進行建模分析了，在python中scipy庫和scikit-learn庫就是做這樣的工作的。scipy庫是乙個開源的演算法庫和數學工具包，其與numpy和pandas合稱為python資料分析三劍客。那scikit-learn庫是做什麼的？機器學習。如果我們在資料建模的過程中用到一些演算法，像邏輯回歸、決策樹、樸素貝葉斯、knn、k-means等之類的，在這個庫中就可以呼叫。
5資料分析完之後就是進行資料的呈現了。在r中比較經典的資料視覺化包是ggplot2，而python也有其經典的資料視覺化庫，那就是matplotlib和seaborn。關於matplotlib的使用方法，在文末的資源裡，我給大家提供了《python資料視覺化程式設計實戰》一書，內容很詳盡，可以作為理論來學習，也可以作為cook book來參考。searbon的應用是建立在matplotlib的基礎之上的，文後資源中也有其使用方法，此處不再多述。
《流暢的python》#這本書講的python基礎知識是比較全的，能看完的話收穫定不小
《python程式設計：從入門到實踐》#這本書也是講python基礎知識的，文中寓教於樂，是一種很不錯的編排方式
《利用python進行資料分析（第二版）》#權威的python資料分析書本，它在python資料分析中的地位就相當於《r語言實戰》在r中的地位，從python基礎一直講到資料清洗、資料建模和資料視覺化。這麼好的東西為什麼放在最後，當然是用來壓軸的，哈哈~
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