非编程专业如何快速入门Python数据分析与可视化
摘要
本文为非编程背景的读者提供了 Python 学习的指南。文章从基础语法、数据类型等入门知识开始，推荐了相关教程和书籍。进阶部分介绍了 NumPy 和 Pandas 等关键库，强调了 Pandas 在数据处理中的核心地位。文章还讨论了如何处理大数据集和使用如 GitHub Copilot 等辅助工具，为初学者提供了一个全面的 Python 数据分析学习路径。
Python 的知识很庞杂，应用场景也很多，可以进行数据分析、编写软件、实现自动化、数据采集等，不可避免地就会学偏，我也学了很多不重要的内容，比如 scrapy 框架等。
现在有了 Chatgpt 聊天机器人，对于非专业人事写代码不再是难事，我当初可没有这么好的工具，有任何问题你都可以跟 Chatgpt 提问。不过但是在此之前，你需要自己啃完一些 Python 基础知识。
回看我学习的过程，避免学的太杂，我提供一个学习 Python 基础知识的大纲：
1.Python 基础
从 Python 的基本语法开始，了解基础语法、数据类型、变量、循环、条件语句、函数等基础概念：
函数与逻辑：
我不喜欢看视频课程，学习过程很慢，听着视频也会睡着。你需要阅读上述菜鸟教程阅读相关知识，如果觉得枯燥，你也可以阅读《Python 数据处理》这本书中对于的知识点，列出的知识点之外暂时不要看。
看完这些你就可以上装一个 python 环境，安装一个代码编辑器然后手敲基本的代码了。
初学者推荐使用JupyterNotebook或者 JupyterLab（Jupyter
Notebook 的下一代基于 Web 的用户界面），前者更简单，没有文件管理和终端，更适合阅读和初学者。
如果你有学生身份可以使用在你入门 Python 之后建议使用 VSCode，可以白嫖 GitHub Copilot，你将能够在编程过程中提供指导和支持。
GitHub Copilot 是一种基于 AI 的编程助手，能够在你编写代码时提供实时建议和代码片段。这意味着，当你在 VSCode 中编写程序时，Copilot 可以帮助你自动生成代码，解决编程难题，甚至在一定程度上预测你的编程需求。这不仅能大大提高你的编程效率，还能帮助你学习新的编程技巧和最佳实践。
2.Python 进阶
现在你可以打开另一本书《Python 数据科学手册》
阅读其中的两个数据处理库的内容：
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NumPy：一个用于科学计算的库，提供了高性能的多维数组对象和各种数学函数。你需要学习数组知识。不需要知道怎么用 numpy 去读取和写入数据，也没必要记住任何数学公式，后期可以翻阅官方文档。对于《Python 数据科学手册》第 2 章，了解基本知识即可。
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Pandas：最重要的 Python 库，没有之一。 一个用于数据分析和处理的库，提供了高效的数据结构和数据操作工具。知道在 python 中进行数据清洗的方法（读取、保存、索引、切片、修改表格数据、合并多个表格数据）。对于书中第三章，全章阅读，是通读全文，不是精读。
说一下现在可以了解的内容：
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Scikit-learn 库，需要的时候翻阅文档。
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绘图库：Matplotlib 库，Seanborn 库，需要的时候翻阅文档，或者直接询问 chatgpt。
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了解数据库：文件太大的时候，我们要么分子集保存文件，要么使用数据库。
3.书籍附件
文章提到的两本书的电子版下载地址：
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