武漢python數據分析

1. 如何用python進行數據分析

1、Python數據分析流程及學習路徑

數據分析的流程概括起來主要是：讀寫、處理計算、分析建模和可視化四個部分。在不同的步驟中會用到不同的Python工具。每一步的主題也包含眾多內容。

根據每個部分需要用到的工具，Python數據分析的學習路徑如下：

相關推薦：《Python入門教程》

2、利用Python讀寫數據

Python讀寫數據，主要包括以下內容：

我們以一小段代碼來看：

可見，僅需簡短的兩三行代碼即可實現Python讀入EXCEL文件。

3、利用Python處理和計算數據

在第一步和第二步，我們主要使用的是Python的工具庫NumPy和pandas。其中，NumPy主要用於矢量化的科學計算，pandas主要用於表型數據處理。

4、利用Python分析建模

在分析和建模方面，主要包括Statsmdels和Scikit-learn兩個庫。

Statsmodels允許用戶瀏覽數據，估計統計模型和執行統計測試。可以為不同類型的數據和每個估算器提供廣泛的描述性統計，統計測試，繪圖函數和結果統計列表。

Scikit-leran則是著名的機器學習庫，可以迅速使用各類機器學習演算法。

5、利用Python數據可視化

數據可視化是數據工作中的一項重要內容，它可以輔助分析也可以展示結果。

2. python可以做數據分析嗎

Python已成為數據分析和數據科學事實上的標准語言和標准平台之一。

下面是Python生態系統為數據分析師和數據科學家提供的常用程序庫。

• NumPy：這是一個通用程序庫，不僅支持常用的數值數組，同時提供了用於高效處理這些數組的函數。

• SciPy：這是Python的科學計算庫，對NumPy的功能進行了大量擴充，同時也有部分功能是重合的。Numpy和SciPy曾經共享基礎代碼，後來分道揚鑣了。

• Pandas：這是一個用於數據處理的程序庫，不僅提供了豐富的數據結構，同時為處理數據表和時間序列提供了相應的函數。

• Matplotlib：這是一個2D繪圖庫，在繪制圖形和圖像方面提供了良好的支持。當前，Matplotlib已經並入SciPy中並支持NumPy。

• IPython：這個庫為Python提供了強大的互動式Shell，也為Jupyter提供了內核，同時還支持互動式數據可視化功能。

• Jupyter Notebook：它提供了一個基於Web的互動式shell，可以創建和共享支持可實時代碼和可視化的文檔。Jupyter Notebook通過IPython提供的內核支持多個版本的Python。

python可以說是數據分析一大利器。

3. 怎樣用 Python 進行數據分析

做數據分析，首先你要知道有哪些數據分析的方法，然後才是用Python去調用這些方法
那Python有哪些庫類是能做數據分析的，很多，pandas，sklearn等等
所以你首先要裝一個anaconda套件，它包含了幾乎所有的Python數據分析工具，
之後再學怎麼分析。

4. 武漢北大青鳥分享如何利用python語言進行數據分析

隨著互聯網的不斷發展，數據分析已經成為指導我們工作方向的主要依據之一，而今天我們就一起來了解一下，如何利用python編程開發來進行數據分析，下面電腦培訓http://www.kmbdqn.cn/就開始今天的主要內容吧。
為什麼要學習Python進行數據分析?Python作為一種用於數據分析的語言，近引起了廣泛的興趣。
我以前學過Python的基礎知識。
下面是一些支持學習Python的原因:開源-免費安裝很棒的在線社區簡單易學可以成為數據科學和基於web的分析產品生成的通用語言不用說，它也有一些缺點:它是一種解釋語言而不是編譯語言——因此可能會佔用更多的CPU時間。
但是，考慮到節省了程序員的時間(由於易於學習)，它仍然是一個不錯的選擇。
Python2.7和3.4這是Python中受爭議的話題之一。
您一定會遇到它，特別是如果您是初學者的話。
這里沒有正確/錯誤的選擇。
這完全取決於情況和你的需要。
我會試著給你一些建議來幫助你做出明智的選擇。
為什麼Python2.7?很棒的社區支持!這是你早年需要的東西。
Python2於2000年末發布，已經使用了超過15年。
過多的三方庫!雖然許多庫都提供了3.x支持，但仍然有很多模塊只能在2.x版本上工作。
如果您計劃將Python用於特定的應用程序，比如高度依賴外部模塊的web開發，那麼使用2.7可能會更好。

5. 武漢北大青鳥分享數據分析主要學習的內容有哪些

沒有任何事情是能夠速成的，越是像數據分析這種收益周期長的技能，越是這樣。
但這並不代表，我們不能用一些有意思的方式，把學習的過程變得高效而有趣。
這篇文章是要給所有正在學習數據分析，甚至還沒入門的同學一個高效的學習路徑，讓更多人可以平滑地、高效地成為專業數據分析師。
學習一門技術之前，你應該知道，你想要達成的目標是什麼樣的，也就是說，你想通過這門技術來解決哪些問題。
有了這個目標，你就可以知道要達成這樣的目標，它的知識體系是怎麼樣的。
武漢電腦培訓http://www.kmbdqn.cn/認為只有明確的目標導向，學習最有用的那部分知識，才能避免無效信息降低學習效率。
如果你要成為數據分析師，那麼你可以去招聘網站看看，對應的職位的需求是什麼，一般來說你就會對知識體系有初步的了解。
企業對技能需求可總結如下：SQL資料庫的基本操作，會基本的數據管理會用Excel/SQL做基本的數據提取、分析和展示會用腳本語言進行數據分析，PythonorR有獲取外部數據的能力加分，如爬蟲或熟悉公開數據集會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告熟悉常用的數據挖掘演算法：回歸分析、決策樹、分類、聚類方法其次是數據分析的流程，一般可以按「數據獲取-數據存儲與提取-數據預處理-數據建模與分析-數據可視化」這樣的步驟來實施一個數據分析項目。
按照這個流程，每個部分需要掌握的細分知識點如下：高效的學習路徑是什麼就是數據分析的這個流程。
按這樣的順序循序漸進，你會知道每個部分需要完成的目標是什麼，需要學習哪些知識點，哪些知識是暫時不必要的。
每學習一個部分，你就能夠有一些實際的成果輸出，有正向的反饋，你才會願意花更多的時間投入進去。
以解決問題為目標，效率自然不會低。

6. python做數據分析怎麼樣

我使用python這門語言也有三年了，被其簡潔、易讀、強大的庫所折服，我已經深深愛上了python。其pythonic語言特性，對人極其友好，可以說，一個完全不懂編程語言的人，看懂python語言也不是難事。

在數據分析和交互、探索性計算以及數據可視化等方面，相對於R、MATLAB、SAS、Stata等工具，Python都有其優勢。近年來，由於Python庫的不斷發展（如pandas），使其在數據挖掘領域嶄露頭角。結合其在通用編程方面的強大實力，我們完全可以只使用Python這一種語言去構建以數據為中心的應用程序。

由於python是一種解釋性語言，大部分編譯型語言都要比python代碼運行速度快，有些同學就因此鄙視python。但是小編認為，python是一門高級語言，其生產效率更高，程序員的時間通常比CPU的時間值錢，因此為了權衡利弊，考慮用python是值得的。

Python強大的計算能力依賴於其豐富而強大的庫：

• Numpy

Numerical Python的簡稱，是Python科學計算的基礎包。其功能：

1. 快速高效的多維數組對象ndarray。

2. 用於對數組執行元素級計算以及直接對數組執行數學運算的函數。

3. 線性代數運算、傅里葉變換，以及隨機數生成。

4. 用於將C、C++、Fortran代碼集成到Python的工具。

除了為Python提供快速的數組處理能力，NumPy在數據分析方面還有另外一個主要作用，即作為在演算法之間傳遞數據的容器。對於數值型數據，NumPy數組在存儲和處理數據時要比內置的Python數據結構高效得多。此外，由低級語言（比如C和Fortran）編寫的庫可以直接操作NumPy數組中的數據，無需進行任何數據復制工作。

• SciPy

是一組專門解決科學計算中各種標准問題域的包的集合，主要包括下面這些包：

1. scipy.integrate：數值積分常式和微分方程求解器。

2. scipy.linalg：擴展了由numpy.linalg提供的線性代數常式和矩陣分解功能。

3. scipy.optimize：函數優化器（最小化器）以及根查找演算法。

4. scipy.signal：信號處理工具。

5. scipy.sparse：稀疏矩陣和稀疏線性系統求解器。

6. scipy.special：SPECFUN（這是一個實現了許多常用數學函數（如伽瑪函數）的Fortran庫）的包裝器。

7. scipy.stats：標准連續和離散概率分布（如密度函數、采樣器、連續分布函數等）、各種統計檢驗方法，以及更好的描述統計法。

8. scipy.weave：利用內聯C++代碼加速數組計算的工具。

註：NumPy跟SciPy的有機結合完全可以替代MATLAB的計算功能（包括其插件工具箱）。

• SymPy

是python的數學符號計算庫，用它可以進行數學表達式的符號推導和演算。

• pandas

提供了使我們能夠快速便捷地處理結構化數據的大量數據結構和函數。你很快就會發現，它是使Python成為強大而高效的數據分析環境的重要因素之一。

pandas兼具NumPy高性能的數組計算功能以及電子表格和關系型資料庫(如SQL)靈活的數據處理功能。它提供了復雜精細的索引功能，以便更為便捷地完成重塑、切片和切塊、聚合以及選取數據子集等操作。

對於使用R語言進行統計計算的用戶，肯定不會對DataFrame這個名字感到陌生，因為它源自於R的data.frame對象。但是這兩個對象並不相同。R的data.frame對象所提供的功能只是DataFrame對象所提供的功能的一個子集。也就是說pandas的DataFrame功能比R的data.frame功能更強大。

• matplotlib

是最流行的用於繪制數據圖表的Python庫。它最初由John D. Hunter（JDH）創建，目前由一個龐大的開發人員團隊維護。它非常適合創建出版物上用的圖表。它跟IPython（馬上就會講到）結合得很好，因而提供了一種非常好用的互動式數據繪圖環境。繪制的圖表也是互動式的，你可以利用繪圖窗口中的工具欄放大圖表中的某個區域或對整個圖表進行平移瀏覽。

• TVTK

是python數據三維可視化庫，是一套功能十分強大的三維數據可視化庫，它提供了Python風格的API，並支持Trait屬性(由於Python是動態編程語言，其變數沒有類型，這種靈活性有助於快速開發，但是也有缺點。而Trait庫可以為對象的屬性添加檢校功能，從而提高程序的可讀性，降低出錯率。) 和NumPy數組。此庫非常龐大，因此開發公司提供了一個查詢文檔，用戶可以通過下面語句運行它：

>>> from enthought.tvtk.toolsimport tvtk_doc

>>> tvtk_doc.main()

• Scikit-Learn

是基於python的機器學習庫，建立在NumPy、SciPy和matplotlib基礎上，操作簡單、高效的數據挖掘和數據分析。其文檔、實例都比較齊全。

小編建議：初學者使用python(x, y)，其是一個免費的科學和工程開發包，提供數學計算、數據分析和可視化展示。非常方便！

其官網：www.pythonxy.com（由於某種原因，國內上不去，需要翻牆）

下載地址：ftp://ftp.ntua.gr/pub/devel/pythonxy/（小編到網上搜到的一個地址，親測可以用）

下圖展示了python(x, y) 強大功能。

7. python如何做數據分析

Python做數據分析比較好用且流行的是numpy、pandas庫，有興趣的話，可以深入了解、學習一下。

8. python可以做哪些數據分析

1、檢查數據表
Python中使用shape函數來查看數據表的維度，也就是行數和列數。你可以使用info函數查看數據表的整體信息，使用dtypes函數來返回數據格式。Isnull是Python中檢驗空值的函數，你可以對整個數據表進行檢查，也可以單獨對某一列進行空值檢查，返回的結果是邏輯值，包含空值返回True，不包含則返回False。使用unique函數查看唯一值，使用Values函數用來查看數據表中的數值。
2、數據表清洗
Python中處理空值的方法比較靈活，可以使用Dropna函數用來刪除數據表中包含空值的數據，也可以使用fillna函數對空值進行填充。Python中dtype是查看數據格式的函數，與之對應的是astype函數，用來更改數據格式，Rename是更改列名稱的函數，drop_plicates函數刪除重復值，replace函數實現數據替換。
3、數據預處理
數據預處理是對清洗完的數據進行整理以便後期的統計和分析工作，主要包括數據表的合並、排序、數值分列、數據分組及標記等工作。在Python中可以使用merge函數對兩個數據表進行合並，合並的方式為inner，此外還有left、right和outer方式。使用ort_values函數和sort_index函數完成排序，使用where函數完成數據分組，使用split函數實現分列。
4、數據提取
主要是使用三個函數：loc、iloc和ix，其中loc函數按標簽值進行提取，iloc按位置進行提取，ix可以同時按標簽和位置進行提取。除了按標簽和位置提起數據以外，還可以按具體的條件進行數據，比如使用loc和isin兩個函數配合使用，按指定條件對數據進行提取。
5、數據篩選匯總
Python中使用loc函數配合篩選條件來完成篩選功能，配合sum和 count函數還能實現excel中sumif和countif函數的功能。Python中使用的主要函數是groupby和pivot_table。groupby是進行分類匯總的函數，使用方法很簡單，制定要分組的列名稱就可以，也可以同時制定多個列名稱，groupby 按列名稱出現的順序進行分組。

9. 武漢北大青鳥分享零基礎應該怎麼學習Python

作為第一語言和數據分析使用的語言,Python程序語言變成了現代人才市場的最炙手可熱的語言,現在在有很多零基礎、沒有計算機專業基礎的人想要學習Python語言,那麼在學習Python語言的時候應該從哪些方面進行學習呢？下面武漢電腦培訓為大傢具體介紹。
一、注意細節區分優秀的程序員和一般的程序員的重要標準是對細節的注意度。
實際上，這也是區分所有行業的標准。
如果對工作中所有微小的細節注意不夠，你的工作成果就會變得很不足。
武漢IT培訓認為只要注意細節，程序可以遠離許多錯誤和困難的系統。
二、發現不同程序員漫長的歲月工作能夠培養出一個重要的技能，它擁有不同點的區分能力。
有經驗的程序員看到的只有微小差異的2個程序，可以明確的指出其不同。
另外，武漢IT培訓發現程序可以變得非常容易，並且可以提高對程序的處理和其他問題的敏感性。
三、學會問當你寫代碼的時候就會出現錯誤，這意味著你寫的代碼是存在問題和缺陷的。
但是很多錯誤會隱藏在你不知道的地方，你必須盡力找到它。
如果你只是一直盯著電腦屏幕看，這樣是無法解決問題的，因此武漢電腦培訓建議可以通過求助別人和查找資料來解決問題。
四、不要復制和粘貼你必須將各個項目的代碼進行手動輸入，如果使用粘貼復制是沒有任何意義的。
完成一個項目能夠很好的鍛煉動手能力和大腦的思考能力，讓你具備讀寫代碼和觀察代碼的能力。
電腦培訓認為如果你採用粘貼復制的方法，會大大的降低練習代碼的效果。

10. 利用python實現數據分析

鏈接：

煉數成金:Python數據分析。Python是一種面向對象、直譯式計算機程序設計語言。也是一種功能強大而完善的通用型語言，已經具有十多年的發展歷史，成熟且穩定。Python 具有腳本語言中最豐富和強大的類庫，足以支持絕大多數日常應用。 Python語法簡捷而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，它能夠很輕松的把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C++）輕松地聯結在一起。

課程將從Python的基本使用方法開始，一步步講解，從ETL到各種數據分析方法的使用，並結合實例，讓學員能從中借鑒學習。

課程目錄：

Python基礎

Python的概覽——Python的基本介紹、安裝與基本語法、變數類型與運算符

了解Python流程式控制制——條件、循環語句與其他語句

常用函數——函數的定義與使用方法、主要內置函數的介紹

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