用一个小例子，看看Python和Java读取CSV文件并进行数据分析时的代码量和难度。

假设我们有一个CSV文件，其中包含某个城市每个月的平均温度和降雨量数据。我们需要读取这个CSV文件，并计算该城市每年的平均温度和降雨量。以下是使用Python和Java分别实现这个任务的代码。

Python代码：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv("city_weather.csv")

# 计算每年的平均温度和降雨量
df["year"] = pd.to_datetime(df["date"]).dt.year
yearly_data = df.groupby("year").mean()

print(yearly_data)

Java代码：

import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class CityWeatherAnalysis {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 读取CSV文件
        BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("city_weather.csv"));
        String line = reader.readLine();
        Map tempSumByYear = new HashMap<>();
        Map rainSumByYear = new HashMap<>();
        Map countByYear = new HashMap<>();
        while ((line = reader.readLine()) != null) {
            String[] fields = line.split(",");
            int year = Integer.parseInt(fields[0].substring(0, 4));
            double temp = Double.parseDouble(fields[1]);
            double rain = Double.parseDouble(fields[2]);
            if (!tempSumByYear.containsKey(year)) {
                tempSumByYear.put(year, 0.0);
                rainSumByYear.put(year, 0.0);
                countByYear.put(year, 0);
            }
            tempSumByYear.put(year, tempSumByYear.get(year) + temp);
            rainSumByYear.put(year, rainSumByYear.get(year) + rain);
            countByYear.put(year, countByYear.get(year) + 1);
        }
        reader.close();
        // 计算每年的平均温度和降雨量
        for (int year : tempSumByYear.keySet()) {
            double avgTemp = tempSumByYear.get(year) / countByYear.get(year);
            double avgRain = rainSumByYear.get(year) / countByYear.get(year);
            System.out.println(year + "," + avgTemp + "," + avgRain);
        }
    }

}

可以看出，Python的代码量明显是更少的，而且相对来说好理解一些。这是因为Python有很多专门用于数据科学的库，比如Pandas，可以比较轻松的进行数据分析，Java呢就需要手动解析CSV文件并计算平均值了。

数据分析怎么学？

学习Python数据分析可以按照下面顺序

1. 学习Python基础知识：学习Python语言的基础知识，包括语法、数据类型、控制流、函数等。这些基础知识是理解Python数据分析的基础。
2. 学习数据分析库：Python有许多用于数据分析的库，例如NumPy、Pandas、Matplotlib和Seaborn等。学习这些库的基础知识，包括数据类型、数据结构、数据处理、可视化等。
3. 实践项目：通过实践项目来巩固所学知识和技能。可以从一些简单的数据分析项目入手，例如数据清洗、可视化、探索性分析等。
4. 学习高级主题：学习高级主题，例如机器学习、深度学习、自然语言处理等。这些主题扩展了数据分析的能力和应用范围。

想要用Python实现数据分析，需要学习

数据采集和清洗：首先，你需要从数据源中采集数据并进行清洗。这可能涉及到Web API、数据库、CSV文件等多种数据源，并需要使用Python库进行数据清洗和处理，例如Pandas、Numpy等。

数据分析和可视化：一旦你已经收集到数据，需要进行分析和可视化。这可能涉及到使用Python的Pandas、Numpy和Matplotlib等库来计算和可视化数据。

统计分析：你需要掌握一些基本的统计学知识，例如概率、假设检验和回归分析等，以便你可以使用Python中的Scipy和Statsmodels等库进行统计分析。

机器学习和人工智能：如果你想进行更高级的分析，例如机器学习和人工智能，你需要掌握一些基本的机器学习和人工智能知识，并使用Python中的Scikit-learn、Tensorflow等库来实现这些分析。

数据库管理：你可能需要使用Python来管理和处理数据库。例如，你可以使用Python的Sqlalchemy库来连接和管理数据库，并使用Pandas来进行数据读取和写入。

数据可视化

• 如果是数据分析，接下来还需要掌握可视化工具。
• 如果是数据开发，那么要学的还很多！

题主问的是数据分析方向需要Python基础，到这里就可以了。可视化工具，我们简单聊聊。

数据可视化，是便于汇报工作，便于让别人对我们的数据更好理解。图形是比密密麻麻的文字更便于理解的，在这里给大家推荐三款好用的工具：

• （1）Cognos：Cognos拥有强大的数据库平台。但是Cognos并不适合小白，因为它需要用户有很好的数据分析基础。
• （2）Tableau：Tableau的可视化功能非常能打，操作也简单。用户只需在简单配置，拖拖拽拽就可以完成数据分析。
• （3）FineBI：Cognos和Tableau的确非常好用，但是它们是两款国外软件，相关的学习资料比较少。而FineBI是一款国内软件，我们可以在各大平台找到海量的学习教程。同时，运用FineBI进行部署非常方便。

数据分析光懂技术还不行，还需要具备以下软技能：

熟悉熟练业务，对于自学的小伙伴，这方面就会有点难，但是大家可以通过看书拓展一些认知；

沟通能力，数据分析师就业之后需要将自己的分析结果清楚的表达出来，说不出来那结果就跟着不重要了。