Python 数据分析笔记0：前言

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2020年5月21日更新：

此份学习笔记今已全部上传完毕。说是学习笔记，也实在是有点厚脸皮。如果说前期的笔记还算是有自己的一点微不可见的个人见解的话，后期的笔记由于时间的限制几乎就是照搬原文。真诚希望能在往后的日子里慢慢补充完善吧。

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去年（2019年4月）的这个时候还没有写过一句python，当时只会写面向过程的C++，和一点简单的java，还附带了一堆bug，可谓是“编程5分钟，调试2小时”。深知自己需要一门可熟练运用的语言，感觉C++太难，java太大，于是python就提上了日程。当初也不是没有考虑过Julia，只是考虑到Julia现在社区还不完善，可找到的教程也不多，甚至当时还没有发布1.0版本，就暂时不做考虑。至于R以后有机会再学习。

使用python的一年间，也算是写过一些奇奇怪怪的东西，比赛时也和matlab双管齐下，算得上得心应手，而且在VSCode上就可以用，甚慰朕心。但另一方面，许多函数或方法是用了就忘，再用再查，总是记不住。找一个方法往往还得从繁复的文件夹中找到一些“远古”代码抄来用，或是求助于互联网。深感系统学习和整理笔记的重要性。

近些天，在此网站上整理发布了Keras的学习笔记，仍待补充。又想到可以再整理一份数据分析的学习笔记，虽然基础，但是必要。现已提上日程，日后会持续更新。

这份学习笔记主要是参考《利用python进行数据分析》中文第二版，主要用于个人学习和索引，望读者（如果有的话）不要对原创性抱有期待。

在此附上中英文版GitHub网址，不再在每篇相关文章后分别添加：

中文：https://github.com/iamseancheney/python_for_data_analysis_2nd_chinese_version

英文：https://github.com/wesm/pydata-book