目录 real talk数据分析现在各行各业基本都要加一点，毕竟现在人人都说大数据hh，学生的话你可能不是统计或者计算机专业，员工的话你可能只是销售或者做报表。很多人为了过考试、毕业、完成工作不得已从零学习，可能专业不相关或者没接触过，但数据分析没有你想象那么难的。 Python应该是热度高一些的语言吧，开源的而且越来越受欢迎。有人说它是“胶水语言”，就是万能好用呗。它既可以为C++，Java开发语言的落地先做准备（之前实习的工作有先拿Python做然后转为C++），也可以与R，MATLAB等数学统计软件有相同分析逻辑进行转化。 我只是一个统计专业的研究生，面临毕业，从入门到独立完成报告，有一套自己的套路和思考方式，也是仅仅两年时间。我算一个不太白的小白吧，想用最容易理解的方式和语言与你一起学习。之前用的一直是R语言，Python自学过一点基础，但以后走向工作的话Python应该用的多些，而且多会门语言多条路嘛。 我跟的是封面的《Python数据分析》清华大学出版社这本书，这里没有打广告哦。当然之前我也看过其他Python的一些书籍，当然你也可以选择一本你喜欢的理论书跟，无所谓的，主要是跟下去，现在这个信息开放的年代，你想要搜寻知识总有方法的，而且大差不差。一起学习，从书本到代码，从理论到实践。我行，你也行！ 一、Python软件Python的软件用的较多的应该就是pycharm和anaconda，具体来说是anaconda里的jupyter。其实他们都是Python语言，代码是相同的，不是两种语言还需要翻译，你可以理解为两家子公司在为总部做相同的工作，但子公司的环境和风格不同。 具体的安装教程网上已经有很多，此处不再赘述。重点是快速理解代码和做数据分析。 二、pycharm1.界面pycharm主要是三个区，左上角是文件区，你可以先建一个文件夹然后在pycharm“文件”中打开，然后在这个文件夹里建代码文件，pycharm中代码文件后缀是.py 打开py文件后便出现右上角的的代码区，你可以在这里写入代码，切换不同py文件，当你关闭py文件时会自动保存的。 下面的区是结果区，即运行代码后的结果在这里展示（当你没有运行代码时不会出现这个区，只有上面两个区），一般出现“退出代码0”是我们乐意看到的，这说明代码没有报错。如果报错时会出现红色或者出现“1”。但报错是常事，不要害怕，有报错改就好了，尤其是改写别人代码或者写复杂的函数时，会经常报错，我们要逮住诡计多端的“0”，谁不希望代码顺利运行呢hh。
2.创建文件按照下面顺序可以创建py文件： 文件夹下面点击右键，新建，Python文件，然后命名。
3.运行文件有两种运行方式，一是右键点击py文件，然后点击“运行......”。而是右上角红框里的绿色运行键，下三角可以选择运行的文件，但这种方式只能运行已经运行的文件。有点绕，你多打开两个py文件然后不运行，看这个下三角的文件，然后运行这几个py文件再看下三角的文件就明白了。
4.下载库Python中各种库，各种函数已经很成熟了。我们可以调用不同库的函数进行操作，这是最方便的，我们不可能从0写一个算法或者函数，这样太费时间了，人家已经写好的函数直接调用不香吗。但库是要下载才能调用的，有两种下载库的方式： 一是文件，设置，Python解释器，然后+号是下载库，-是卸载库。
二是下方栏里有个“终端”，点进去下载，这个方式和anaconda下载库的方式很相似。
三、jupyter1.界面，创建文件打开jupyter是网页形式，里面是各种文件夹和文件，jupyter对应的文件后缀是.ipynb，你如果想创建一个新的文件，点击“new”，然后点击“Python3”。
2.打开文件，运行文件如果已有ipynb文件直接找到然后双击打开。文件打开后是这样： 最上面的红色框是文件名，这里未命名所以是untitled，点击便可以修改名字。 下面的小框分别是“保存”，“添加模块”，“删去模块”，“运行”，“终止运行”。 jupyter比较方便的就是可以添加多个模块，然后分开运行输出结果，pycharm中点运行必须运行整个py文件然后输出结果。
3.下载库jupyter中调用函数也需要下载库，但不在jupyter中下载，而是在prompt命令行里下载，一般是pip install +“名字” 进行下载。
再说两句主要说了一些pycharm和jupyter的不同，和操作界面等基本操作。就是因为jupyter能够分块运行，所以在学术中用的较多，统计分析，建模等，比较好查找哪块报错然后改错。py文件必须整个文件运行下来才能出结果，有些计算机大佬也能调试py文件分块运行，然后查bug。这里提供一个小技巧，就是在py中可以选定行然后crtl键加"/"，使这些行变成注释，变相的分块运行。注释恢复成代码的话依然是这个操作，即可变回来。 |
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