前言
天下武功中，哪个是最简单，最实用的了？那当然是程咬金的三板斧。传说中，程咬金晚上睡觉，梦见一老神仙，教了他三十六式板斧，这套功夫威力极大，而且招式简单，十分适合程咬金，但是程咬金醒来之后就只记住了三招，便有了这三板斧。就是这简单的三板斧，帮助李世民建立大唐江山。
这个教程将以简单，有效，实用为原则，让大家也能简单入门Python数据分析，学会这三板斧，让读者以后在学习数据分析的过程中，少走弯路。
Python数据分析流程
用Python做数据分析的优点就是，通过一个pandas库就能完成整个数据分析流程。简单的流程是，一读二看三处理四分析五展示，skr~。如下图所示。
PS：所有数据分析不以业务为依托，都是耍流氓~
读取数据
这里以全球星巴克的数据为例（https://www.kaggle.com/starbucks/store-locations），首先提出问题（前文说过要以业务为基础，这里我们只能提前定义几个感兴趣的问题），哪些国家星巴克店铺较多；哪些城市星巴克店铺较多；中国星巴克店铺分布情况。
首先通过read_csv读取数据，将文件转换为DataFrame格式，这样我们就可以在Python中进行处理。当然，pandas支持各种文件格式（read_excel,read_sql等等），做详细系列的时候逐一讲解。
查看数据
我们可以通过describe和info方法对整个数据有个大概的情况。describe用于查看数值型数据的分布情况。
data.describe()
info方法用于查看各字段的数据类型，以及缺失情况，可用于后面的数据处理。这里我们根据问题，对country和city字段感兴趣，然后发现city缺失，所以后文中需要对其处理。
data.info()
数据处理
数据处理，其实就是我们常说的数据预处理（清洗数据），我们都知道，数据大部分情况下，是不干净的（或者不是我们预期的），我们需要处理，清洗，常出现的处理任务如下：
缺失值处理
异常值处理
重复值处理
多表处理
数据转换处理
这些都是需要根据实际情况来处理的。接着，我们就来处理星巴克数据，首先，查看Brand字段的唯一值，发现除了星巴克还有其他商品（可能是同一厂商的，屌丝表示对星巴克一无所知），我们只取星巴克的数据。
之前我们用info函数可以查看缺失值，但是我们常用isnull函数，这样可以清楚看出各字段的缺失值都有多少数据。
data.isnull().sum()
因为对city字段感兴趣，所以我们查看到底缺失的数据，是哪些，我们可以看出，大部分是埃及的国家（是不是这些国家没有划分城市，还是说没有录入数据）。
data[data['City'].isnull()]
接着，我们就处理这些缺失值。缺失值一般的处理方法有两种：
删掉
填充
这里我们选择就用国家字段填充到City字段上。
deffill_na(x):
return x
data['City'] = data['City'].fillna(fill_na(data['State/Province']))
data[data['Country']=='EG']
在数据分析中，我发现小美国的数据把台湾当做了国家，这我能忍么？直接重新赋值，换成了中国（中国一点都不能少）。整个的数据处理就到这了。
data['Country'][data['Country'] == 'TW'] = 'CN'
分析+可视化
在python数据分析中，我常常会把分析和可视化结合在一起，首先我们看看哪些国家星巴克店最多。
通过值计数，看看前10个国家。当然，数据分析中也会有各种方法：
值计数
数据分组聚合
透视表
country_count = data['Country'].value_counts()[0:10]
接着，我们就用pandas可视化（后两期再介绍功能更强大的可视化方法）。可以看出：美国和中国的是最多的。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['simhei'] #指定默认字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
%matplotlib inline
country_count.plot(kind='bar')
接着同样的方法，看看哪些城市的星巴克最多？默默发现，上海市最多（竟然不是美国城市），果然中国市场很大嘛。
最后，筛选出中国地区的数据，看看中国城市的星巴克数量排名。上海最多，北京第二，上榜的也可以看出都是经济较发达的城市~
china_data = data[data['Country'] == 'CN']
city_count = china_data['City'].value_counts()[0:10]
city_count.plot(kind='barh')
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