大家好，我是 Lemon。
有不少读者在询问如何入门Python、如何入门Python数据分析，之前跟大家分享了两本零基础入门Python的书籍：《Python编程从入门到实践》和《笨办法学Python3》。
今天来给大家分享一本Python数据分析入门的书籍，书名是《Python数据分析基础》。
本书面向的读者
按照书中的介绍：
本书面向的读者主要是那些经常使用电子表格软件进行数据处理，但从未写过一行代码的人。
Lemon觉得这个范畴还是很清晰的。当然，Lemon阅读完这本书之后，觉得范围也可以适当的拓宽些，包括经常处理电子表格的、需要定期生成报表的、有一定的数据可视化需求的、以及需要对数据进行统计性描述的，都可以参考下本书的部分内容。
对于这点，Lemon也是深有感触。前些年，Lemon还没有开始学Python ，当时管理许多的项目，用Excel处理数据感觉有些力不从心。于是，开始寻找解决方案，找了一圈，最后发现微软的Access，用SQL语句撸了一个小型的项目管理工具。现在看来，如果当时会Python，会方便很多。
书中的Python环境
书中的代码使用的Python版本是Python 3.5版，本书作者在Windows平台对代码进行测试的，如果你电脑上的Python版本是3.5以及之上，应该是可以运行的。
由于Python是跨平台的，因此，Windows、Linux以及MacOS系统应该都没问题。
对用Python安装，书中推荐安装Anaconda ，Lemon一般也是直接安装 Anaconda，主要是比较省事。
关于Python环境的安装，这个还是需要自己去弄。不同的电脑环境，有时候会出现一些小小的问题，这个主要还是需要自己通过搜索来解决。
书中的代码，原书作者已经发布其Github上，大家可以免费去获取，地址如下：
/cbrownley/foundations-for-analytics-with-python
数据文件处理
书中花了比较大的篇幅来讲解关于数据文件的处理，主要包括CSV文件、Excel文件以及数据库。
对于数据分析入门而言，可能遇到比较多的文件类型还是Excel和CSV，所以书中对这两类介绍也是比较多。
书中介绍了用Python脚本、内置模块、第三方库等途径来操作这两类文件，涉及到内置CSV模块、Xlrd、Xlwt等。对于需要读取数据，尤其是需要写入数据，用这些工具还是挺方便的。
如果只是读取数据，然后进行数据清洗等处理，Lemon一般喜欢用Pandas 。
此外，对于数据库，书中也介绍了内置的Sqlite3模块，以及流行的数据库MySQL 。
数据可视化
主要涉及四个可视化库，分别是Matplotlib、Pandas、ggplot和seaborn。
除了ggplot，其余三个， Lemon也是经常使用的。
下面分享一个随书的案例：
运行后效果如下：
关于Matplotlib，前不久Lemon整理了一份100个项目入门Matplotlib的内容，有兴趣的同学可以前往查看：
100个案例，Matplotlib从入门到大神
自动运行脚本
Lemon觉得还有一个内容估计大家是感兴趣的，那就是使用Python来按计划自动运行脚本，由于是在商业环境中，有一些需要定期上报的内容，比如日报、周报、月报、季报，年报等（特别烦！！！）。
前不久，阿里取消周报，都能上热搜，可见这些报表多么重要，又是多么招人厌！
如果你用Python来自动运行一些格式高度一致的内容，那自然会省事很多。别人在埋头苦干的时候，估计你就有功夫摸鱼啦。
小结
在本书的封面，给本书的定位是“零基础经验也可学会用最火的Python语言进行数据分析”，如果你想用Python来进行数据分析，本书可以作为初级参考书来使用。
如果你觉得这本书不错，可以去购买一本，仔细阅读下。
图 灵 社 群
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