R转python的学习过程

记录下，方便类似情况的同学参考：

相关书籍：

• 《python核心编程》：帮助了解python语言的各个方面

• 《python for data analysis》：介绍python中的pandas numpy matplotlib 和ipython.

相关的博客:

介绍pandas基本操作三篇系列文章，逐步深入的介绍pandas包的操作

• http://www.gregreda.com/2013/10/26/intro-to-pandas-data-structures/

相关的ipython notebook 形式的文章：

逐步讲解pandas的操作

• http://nbviewer.ipython.org/github/fonnesbeck/Bios366/blob/master/notebooks/Section2_5-Introduction-to-Pandas.ipynb

ipython 操作的详细介绍

• http://nbviewer.ipython.org/github/fonnesbeck/Bios366/blob/master/notebooks/Section2_1-IPython.ipynb

scikit-learn

• http://scipy-lectures.github.io/packages/scikit-learn/index.html

• http://scikit-learn.org/stable/user_guide.html

• https://github.com/jrjohansson/scientific-python-lectures

maplotlib

• http://nbviewer.ipython.org/github/fonnesbeck/Bios366/blob/master/notebooks/Section2_4-Matplotlib.ipynb

python 里面的ggplot

• https://github.com/yhat/ggplot

• http://blog.yhathq.com/posts/ggplot-for-python.html

• http://blog.yhathq.com/

各种有趣的ipython notebooks的链接汇总

• https://github.com/ipython/ipython/wiki/A-gallery-of-interesting-IPython-Notebooks#entire-books-or-other-large-collections-of-notebooks-on-a-topic

练习，练习，再练习！

通过练习，通过使用，强化并且深入了解如何使用python做数据分析。

毕竟，千里之行始于足下，现在就开始使用吧，才是真正的学习。

备注：转移自新浪博客，截至2021年11月，原阅读数139，评论0个。