A. python數據分析怎麼學習
python數據分析需掌握的知識和技能：
1. Python介紹、Python環境安裝、Python體驗
2. Python基礎、語法、數據類型、分支、循環、判斷、函數
3. Python oop、多線程、io、socket、模塊、包、導入控制
4. Python正則表達式、Python爬蟲實現
5. 行列式基礎、轉置、矩陣定義、矩陣運算、逆矩陣、矩陣分解、矩陣變換、矩陣的秩
6. Python對常用矩陣演算法實現
7. Python常用演算法庫原理與使用、numpy、pandas、sklearn
8. 數據載入、存儲、格式處理
9. 數據規整化、繪圖與可視化
B. python數據處理是什麼意思
python數據處理的意思：
python將數據進行解析，提出並存儲的過程叫做數據處理。
例如：使用「requests.get()」函數獲取嗶哩嗶哩的網頁信息，用xpath提取出目錄標簽，然後將目錄標簽保存
示例代碼如下：
執行結果如下：
更多Python知識，請關註：Python自學網！！
C. python數據處理問題
for i in range(1,101):
eval(f'lis.append(a{i})')
註：list是保留字，變數名不要使用奧
D. Python 數據處理
效率不高，這是真的，很大量的數據處理工作工作是不需要面對非常大的數據的
E. 要用python從幾百萬行數據的文件一行行讀數據並計算，如何處理最快,哪位大牛可以指點一下
如果你的數據互相有關系的話，你就只能用readline一行完了之後再處理一行；
如果你的數據是每行不相乾的，那你應該可以把文件分成幾段，每段分配一個thread處理；
如果你的數據時每行不相干，而且你對數據的操作不很復雜的話，應該可以考慮用gpu來代替cpu並行處理。
F. python數據分析師需要掌握什麼技能
首先是基礎篇
1、首先是Excel，貌似這個很簡單，其實未必。Excel不僅能夠做簡單二維表、復雜嵌套表，能畫折線圖/Column chart/Bar chart/Area chart/餅圖/雷達圖/Combo char/散點圖/Win Loss圖等，而且能實現更高級的功能，包括透視表（類似於BI的多維分析模型Cube），以及Vlookup等復雜函數，處理100萬條以內的數據沒有大問題。最後，很多更高級的工具都有Excel插件，例如一些AI Machine Learning的開發工具。
2. SQL（資料庫）
我們都知道數據分析師每天都會處理海量的數據，這些數據來源於資料庫，那麼怎麼從資料庫取數據？如何建立兩表、三表之間的關系？怎麼取到自己想要的特定的數據？等等這些數據選擇問題就是你首要考慮的問題，而這些問題都是通過SQL解決的，所以SQL是數據分析的最基礎的技能。
3. 統計學基礎
數據分析的前提要對數據有感知，數據如何收集？數據整體分布是怎樣的？如果有時間維度的話隨著時間的變化是怎樣的？數據的平均值是什麼？數據的最大值最小值指什麼？數據相關與回歸、時間序列分析和預測等等。
4、掌握可視化工具，比如BI，如Cognos/Tableau/FineBI等，具體看企業用什麼工具，像我之前用的是FineBI。這些工具做可視化非常方便，特別是分析報告能含這些圖，一定會吸引高層領導的眼球，一目瞭然了解，洞察業務的本質。另外，作為專業的分析師，用多維分析模型Cube能夠方便地自定義報表，效率大大提升。
進階階段需要掌握的：
1、系統的學好統計學
純粹的機器學習講究演算法預測能力和實現，但是統計一直就強調「可解釋性」。比如說，針對今天微博股票發行就上升20%，你把你的兩個預測股票上漲還是下跌的model套在新浪的例子上，然後給你的上司看。統計學就是這樣的作用。
數據挖掘相關的統計方法（多元Logistic回歸分析、非線性回歸分析、判別分析等）
定量方法（時間軸分析、概率模型、優化）
決策分析（多目的決策分析、決策樹、影響圖、敏感性分析）
樹立競爭優勢的分析（通過項目和成功案例學習基本的分析理念）
資料庫入門（數據模型、資料庫設計）
預測分析（時間軸分析、主成分分析、非參數回歸、統計流程式控制制）
數據管理（ETL（Extract、Transform、Load）、數據治理、管理責任、元數據）
優化與啟發（整數計劃法、非線性計劃法、局部探索法、超啟發（模擬退火、遺傳演算法））
大數據分析（非結構化數據概念的學習、MapRece技術、大數據分析方法）
數據挖掘（聚類（k-means法、分割法）、關聯性規則、因子分析、存活時間分析）
其他，以下任選兩門（社交網路、文本分析、Web分析、財務分析、服務業中的分析、能源、健康醫療、供應鏈管理、綜合營銷溝通中的概率模型）
風險分析與運營分析的計算機模擬
軟體層面的分析學（組織層面的分析課題、IT與業務用戶、變革管理、數據課題、結果的展現與傳達方法）
2、掌握AI Machine Learning演算法，會用工具（比如Python/R）進行建模。
傳統的BI分析能回答過去發生了什麼？現在正在發生什麼？但對於未來會發生什麼？必須靠演算法。雖然像Tableau、FineBI等自助式BI已經內置了一部分分析模型，但是分析師想要更全面更深度的探索，需要像Python/R的數據挖掘工具。另外大數據之間隱藏的關系，靠傳統工具人工分析是不可能做到的，這時候交由演算法去實現，無疑會有更多的驚喜。
其中，面向統計分析的開源編程語言及其運行環境「R」備受矚目。R的強項不僅在於其包含了豐富的統計分析庫，而且具備將結果進行可視化的高品質圖表生成功能，並可以通過簡單的命令來運行。此外，它還具備稱為CRAN（The Comprehensive R Archive Network）的包擴展機制，通過導入擴展包就可以使用標准狀態下所不支持的函數和數據集。R語言雖然功能強大，但是學習曲線較為陡峭，個人建議從python入手，擁有豐富的statistical libraries，NumPy ，SciPy.org ，Python Data Analysis Library，matplotlib: python plotting。
以上我的回答希望對你有所幫助
G. 如何用python處理數據
在python項目中,新建python文件,並依次導入xlrd和xlwt接著調用open_workbook()方法,打開一個excel文件
H. 怎麼用python處理數據
把數據存為Excel合適，用pandas這個庫處理，非常方便。