在2018年看了《Python数据分析基础》并整理了一些阅读笔记发在简书，这篇文章整理一份目录方便需要的同学快速索引。《Python数据分析基础》整本书200多页，并不多，书中的内容注重基础，对代码的讲解比较详细.
reading Foundations for Analysis with Python
- Python数据分析基础ReadingDay1：搭建运行环境以及Python基本数据结构；
- Python数据分析基础ReadingDay2_容器：Python基本容器：列表、元组、字典以及文件读写入门；
- Python数据分析基础ReadingDay3_csv读写：数据分析常用数据格式csv的读写；
- Python数据分析基础ReadingDay4_Excel读写与处理：超常用的Excel文件格式的读写与处理，包括用xlrd、xlwt库读写和更方便的pandas库读写Excel；
- Python数据分析基础ReadingDay5_sqlite3：数据库sqlite3的读取；
- Python数据分析基础ReadingDay6_MySQL：MySQL的读写；
- Python数据分析基础ReadingDay7_应用程序：实践了4个很实用的小应用，分别是：在一个文件夹中的多个文件中搜索特定内容、为CSV文件中数据的任意数目分类计算统计量、为文本文件中数据的任意数目分类计算统计量、csv文件转换为字典；
- Python数据分析基础ReadingDay8_matplotlib可视化：进入可视化的学习，matplotlib可视化；
- Python数据分析基础ReadingDay9_其他可视化库：直接pandas画图、ggplot、对matplotlib更好封装的seaborn；
- Python数据分析基础ReadingDay10_描述性统计与建模：通过两个实例实践描述性统计与建模；
- Python数据分析基础ReadingDay11_自动运行脚本Windows：在Windows系统上实现定时运行Python脚本；
- Python数据分析基础ReadingDay12_从这里启航：书中的最后一章，书中先是回顾了之前学过的内容，前面11篇系列笔记也按照本书的整体框架讲述了很多内容，因为考虑到实际应用和我个人的偏向，省略了一些内容也增加了一些例子；
- Python数据分析基础ReadingDay13_关联分析Apriori：关联分析（Association Analysis）主要用于发现隐藏在大型数据集中的有意义的联系，起源于商品销售领域，现在各类互联网公司的推荐系统都有关联分析的影子；
- Python数据分析基础ReadingDay14_关联分析FP_growth：继续深入关联分析，从Apriori算法到FP_growth；
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