我相信許多朋友在學習python方面有一個共同的目標。即使用Python進行數據分析。要學習如何使用Python進行數據分析，您必須理解並學習這個庫。它能使你用一半的努力得到兩倍的結果。它是一個python數據分析庫pandas。
數據分析從簡單到高級可分為一維數據分析、二維數據分析，當你覺得看似非常難學的數據分析，當你結合 Pandas 庫學習時，你就會越學習越有趣，因為 Pandas 內提供了大量的簡單易讀的 API ，讓你能夠快速上手處理簡單的數據或者復雜的數據。
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學習 Python 數據分析的路線
1、Python 基礎
在學習 Python 數據分析前，Python 基礎這是不能跳過的，當然，如果你有其它語言基礎，可能在學習 Python 基礎時會快很多，可能也可以略過，只需了解基礎語法就行了。只有學好 Python 基礎才能“下一步”學習其它知識點。如 Python 基礎語法、數據類型、正則表達式等。
2、數據采集
相信你每天都會進行一次或多次數據查詢，當你每百度一下的時候，專賣網站證明你需要獲取到某種數據，當獲取到數據后，要么寫入你的頭腦中，要么寫入文檔中。這一過程就是一個數據采集的過程，在做數據分析前，數據采集是必須的，數據分析，分析的對象是數據，當你沒有數據，何談數據分析呢？
數據大致來自幾個地方
一種是自有數據庫，通過 SQL 連接數據庫進行讀取數據；
本地數據，自己長期累計，存於本地未存放於數據的數據；
利用爬蟲技術獲取某領域的網絡實時數據，這種方式一般是數據分析常見的數據來源。
3、數據分析
學習相關的數據分析庫，比如數據整理使用到的 numpy 和 pandas 庫和 Python 相關的數學函數庫。將采集到的數據計算、整理成我們想要的數據。
4、數據可視化
當有了數據時，將數據視圖化、直觀地查看數據情況是非常必要的，對於非專業的數據分析人員查看數據走勢、分布是一種很好展現形式。數據可視化相關的庫也有很多，如 Matplotlib、Seaborn、Altair 等都可以快速學習並實現。
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數據分析庫 Pandas
Pandas 是 Python 的核心數據分析支持庫，擁有快速、靈活、明確的數據結構，旨在簡單、直觀、快速地處理關系型、標記型數據，是一款強大、靈活的開源數據分析工具。
Pandas 主要數據結構是一維數據(Series)、二維數據（DataFrame），這兩種數據結構能滿足金融、統計、社會科學等領域中大多典型用例。Pandas 是基於 NumPy 開發，可以與其它第三方計算支持庫完美集成。