1、python的优势不在于运行效率，而在于开发效率和高可维护性。针对特定的问题挑选合适的工具，本身也是一项技术能力。
2、数据预处理：数据预处理包括数据标准化、归一化、编码转换等步骤，以便于后续的数据分析。可以使用Python的pandas库进行数据预处理。 特征提取：根据研究问题和数据特点，从数据中提取出有用的特征。这可能包括数值特征、分类特征、时间序列特征等。可以使用Python的sklearn库进行特征提取。
3、如果索引标签不存在，会放大数据 另一种常见的操作是使用布尔向量来过滤数据。
4、Python是一种高级编程语言 Python是一种广泛应用于编程领域的编程语言。它具有简单易学、代码可读性高、功能强大等特点，被广泛应用于数据分析、机器学习、Web开发、自动化脚本编写等领域。
5、Python 是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。
1、首先学习一点python基础的知识，Python语言基础，函数，文件操作，面向对象，异常处理，模块和包，Linux系统使用，Mysql数据库等；其次就可以学习一些基本的爬虫，进行数据采集，当然也有很多爬虫工具，直接使用即可。
2、第一阶段：Python编程语言核心基础 快速掌握一门数据科学的有力工具。第二阶段：Python数据分析基本工具 通过介绍NumPy、Pandas、MatPlotLib、Seaborn等工具，快速具备数据分析的专业范儿。
3、数据获取Python具有灵活易用，便利读写的特点，其能够非常便利地调用数据库和本地的数据，同时，Python也是当下网络爬虫的首选东西。Scrapy爬虫，Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，能够用于数据挖掘、监测和自动化测验。
4、明确目标 在进行数据分析之前，首先需要明确分析的目的和目标。这有助于确定所需的数据集和所需的工具。获取数据 Python提供了多种库，如pandas，可以从各种来源获取数据。这些来源可以是CSV文件、数据库、API等。使用pandas库可以轻松读取和处理这些数据。
1、Python基本语法 语法元素：程序格式、缩进、注释、标识符（名称）、常量、变量、函数、表达式、保留字、数据类型、赋值语句、模块。基本输入输出函数：input（）、eval（）、print（）。Python程序书写风格：Python代码规范、常用书写风格。Python的特点：Python的优点和缺点。
2、能够阅读和分析 Python 程序；熟练使用 IDLE 开发怀旧，能够将脚本程序转变为可执行程序；了解 Python 计算生态在以下方面（不限于）的主要第三方库名称：网络爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习、Web 开发等。
3、阅读Python编程原理和文档，建立Python编程知识体系。Python编程原理和文档是学习Python编程的重要支持，要想更好地应对Python二级考试，必须掌握Python编程语言的基本原理和知识体系。注重编程实践，不断练习Python编程。学习编程语言最好的方法就是不断地使用它。
4、Python语言的基本语法元素 程序的基本语法元素：程序的格式框架、缩进、注释、变量、命名、保留字、数据类型、赋值 语句、引用；基本输入输出函数：input（）、eval（）、print（）；源程序的书写风格；Python语言的特点。
5、计算机二级python的考试题型有单项选择题、基本编程题、简单应用题和综合应用题四个模块，分值分别为40分，18分，24分和18分，及格分数为60分，每一场考试有3套题，一般为随机分配。
