python数据分析的建议

1. 为什么要使用python进行数据分析

我使用python这门语言也有三年了，被其简洁、易读、强大的库所折服，我已经深深爱上了python。其pythonic语言特性，对人极其友好，可以说，一个完全不懂编程语言的人，看懂python语言也不是难事。
在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面，相对于R、MATLAB、SAS、Stata等工具，Python都有其优势。近年来，由于Python库的不断发展（如pandas），使其在数据挖掘领域崭露头角。结合其在通用编程方面的强大实力，我们完全可以只使用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序。
由于python是一种解释性语言，大部分编译型语言都要比python代码运行速度快，有些同学就因此鄙视python。但是小编认为，python是一门高级语言，其生产效率更高，程序员的时间通常比CPU的时间值钱，因此为了权衡利弊，考虑用python是值得的。

Python强大的计算能力依赖于其丰富而强大的库：
Numpy
Numerical Python的简称，是Python科学计算的基础包。其功能：
1. 快速高效的多维数组对象ndarray。
2. 用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数。
3. 线性代数运算、傅里叶变换，以及随机数生成。
4. 用于将C、C++、Fortran代码集成到Python的工具。

除了为Python提供快速的数组处理能力，NumPy在数据分析方面还有另外一个主要作用，即作为在算法之间传递数据的容器。对于数值型数据，NumPy数组在存储和处理数据时要比内置的Python数据结构高效得多。此外，由低级语言（比如C和Fortran）编写的库可以直接操作NumPy数组中的数据，无需进行任何数据复制工作。

SciPy
是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，主要包括下面这些包：
1. scipy.integrate：数值积分例程和微分方程求解器。
2. scipy.linalg：扩展了由numpy.linalg提供的线性代数例程和矩阵分解功能。
3. scipy.optimize：函数优化器（最小化器）以及根查找算法。
4. scipy.signal：信号处理工具。
5. scipy.sparse：稀疏矩阵和稀疏线性系统求解器。
6. scipy.special：SPECFUN（这是一个实现了许多常用数学函数（如伽玛函数）的Fortran库）的包装器。
7. scipy.stats：标准连续和离散概率分布（如密度函数、采样器、连续分布函数等）、各种统计检验方法，以及更好的描述统计法。
8. scipy.weave：利用内联C++代码加速数组计算的工具。

注：NumPy跟SciPy的有机结合完全可以替代MATLAB的计算功能（包括其插件工具箱）。

SymPy
是python的数学符号计算库，用它可以进行数学表达式的符号推导和演算。

pandas
提供了使我们能够快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
pandas兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库(如SQL)灵活的数据处理功能。它提供了复杂精细的索引功能，以便更为便捷地完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等操作。
对于使用R语言进行统计计算的用户，肯定不会对DataFrame这个名字感到陌生，因为它源自于R的data.frame对象。但是这两个对象并不相同。R的data.frame对象所提供的功能只是DataFrame对象所提供的功能的一个子集。也就是说pandas的DataFrame功能比R的data.frame功能更强大。

matplotlib
是最流行的用于绘制数据图表的Python库。它最初由John D. Hunter（JDH）创建，目前由一个庞大的开发人员团队维护。它非常适合创建出版物上用的图表。它跟IPython（马上就会讲到）结合得很好，因而提供了一种非常好用的交互式数据绘图环境。绘制的图表也是交互式的，你可以利用绘图窗口中的工具栏放大图表中的某个区域或对整个图表进行平移浏览。

TVTK
是python数据三维可视化库，是一套功能十分强大的三维数据可视化库，它提供了Python风格的API，并支持Trait属性(由于Python是动态编程语言，其变量没有类型，这种灵活性有助于快速开发，但是也有缺点。而Trait库可以为对象的属性添加检校功能，从而提高程序的可读性，降低出错率。) 和NumPy数组。此库非常庞大，因此开发公司提供了一个查询文档，用户可以通过下面语句运行它：
>>> from enthought.tvtk.toolsimport tvtk_doc
>>> tvtk_doc.main()

Scikit-Learn
是基于python的机器学习库，建立在NumPy、SciPy和matplotlib基础上，操作简单、高效的数据挖掘和数据分析。其文档、实例都比较齐全。

小编建议：初学者使用python(x, y)，其是一个免费的科学和工程开发包，提供数学计算、数据分析和可视化展示。非常方便！

2. python数据分析是干什么的

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

Python数据分析可以做的事情有很多，具体如下：

第一、检查数据表

Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数来返回数据格式。Lsnull是Python中检查空置的函数，你可以对整个数据进行检查，也可以单独对某一列进行空置检查，返回的结果是逻辑值，包括空置返回True，不包含则返回False。使用unique函数查看唯一值，使用Values函数用来查看数据表中的数值。

第二，数据表清洗

Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包括空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是asstype函数，用来更改数据格式，Rename是更改名称的函数，drop_plicate函数函数重复值，replace函数实现数据转换。

第三，数据预处理

数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组以及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序，使用where函数完成数据分组，使用split函数实现分列。

第四，数据提取

主要是使用三个函数：loc、iloc和ix，其中loc函数按标准值进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按标签和位置进行提取。除了按标签和位置提取数据意外，还可以按照具体的条件进行提取。

第五，数据筛选汇总

Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和count函数还能实现Excel中sumif和countif函数的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。

3. 如何入门Python数据分析的清单

入门Python数据分析分3步就可以完成。

1

基础入门

很多人喜欢搞一本厚厚的书来看，虽然看完了但是还不会用Python，这是最大的悲哀。

伤心吧？难过吧？

其实，你只需要，看菜鸟网站的这个教程就足够了。

简单解释下，上面的图。

如果你的学习目的是：提高认知，将统计概率应用在生活中，用于指导你面对重大决策时做出最好的选择，你的应该看《赤裸裸的统计学》这本书就够了。

如果你的学习目的是：学习大数据的基础知识：统计概率，希望成为数据分析师，实现升职加薪的目的，那你的学习参考书是《深入浅出统计学》或者《商务与经济统计》。

《深入浅出统计学》适合没有任何统计概率基础的人学习，这本书足够有趣和简单。

如果你之前上学学习过一些统计概率的课，但是最后还是把课堂学的内容还给了老师，你应该选择看《商务与经济统计》这本书来重新巩固你的基础知识。

这些书的电子版也放到我的微信公众号里了（对你就是这么好，么么哒）

4

学习遇到困难，去哪找帮助？

只要是学习就会遇到困难，遇到困难怎么办呢？

1）首先，你需要使用某搜索引擎查找问题（你知道我说的不是网络），一般都能查到你问题的答案。学会用英文搜索真的很重要。

2）利用某搜索引擎查不到答案的话，当然是找前辈们帮忙了。不过问了不一定有人回复，为了解决这个问题，我找来了我社群优秀会员和我的老铁朋友们，现在你可以向来自BAT的人提问了。

4. 使用Python做数据分析的优点是什么

最近几年，大数据的发展程度越来越明显，很多企业由于使用了大数据分析使得企业朝着更好的方向发展，这就导致的数据分析行业的人才开始稀缺起来，对于数据分析这个工作中，是需要学会一些编程语言的，比如MATLAB，Python，Java等语言。对于初学者来说，Python是一个不错的语言，Python语言简单易懂，同时对于大数据分析有很明显的帮助。那么使用Python做数据分析的优点是什么呢？一般来说就是简单易学、语言通用、存在科学计算活跃区域等等。

首先说说Python的第一个优点，那就是简单易学。很多学过Java的朋友都知道，Python语法简单的多，代码十分容易被读写，最适合刚刚入门的朋友去学习。我们在处理数据的时候，一般都希望数据能够转化成可运算的数字形式，这样，不管是没学过编程的人还是学过编程的人都能够看懂这个数据。

Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都显得比较活跃，这就是Python作为数据分析的原因之一，python拥有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科学计算方面十分有优势，尤其是pandas，在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势，已经成为数据分析中流砥柱的分析工具。

Python也具有强大的编程能力，这种编程语言不同于R或者matlab，python有些非常强大的数据分析能力，并且还可以利用Python进行爬虫，写游戏，以及自动化运维，在这些领域中有着很广泛的应用，这些优点就使得一种技术去解决所有的业务服务问题，这就充分的体现的Python有利于各个业务之间的融合。如果使用Python，能够大大的提高数据分析的效率。

python是人工智能时代的通用语言

Python对于如今火热的人工智能也有一定的帮助，这是因为人工智能需要的是即时性，而Python是一种非常简洁的语言，同时有着丰富的数据库以及活跃的社区，这样就能够轻松的提取数据，从而为人工智能做出优质的服务。
通过上面的描述，想必大家已经知道了使用Python做数据分析的优点是什么了吧，Python语言得益于它的简单方便使得在大数据、数据分析以及人工智能方面都有十分明显的存在感，对于数据分析从业者以及想要进入数据分析从业者的人来说，简单易学容易上手的优势也是一个优势，所以，要做好数据分析，一定要学会Python语言。

5. python数据分析怎么使用，都需要学习什么技术

Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明。由于他简单、易学、免费开源、可移植性、可扩展性等特点，Python又被称之为胶水语言。下图为主要程序语言近年来的流行趋势，Python受欢迎程度扶摇直上。

Python数据分析，主要需要学习以下内容：

1、Python语法基础

2、Python数据分析扩展包：Numpy、Pandas、Matplotlib等

3、Python爬虫基础（非必须，但可以提升兴趣）

4、Python数据探索及预处理

5、Python机器学习

python的下载和安装环境：难点主要是在环境的安装上，很多小白往往一腔热血但是面对环境安装的时候就泄了气，因为我会用Anaconda为例进行环境的安装，同时我建议初学者不要下载具有IDE功能的集成开发环境，比如Eclipse插件等。

数据类型：python的数据类型比较简单，基本上就可以分为两大类——数值和字符串。

• 数值：数值是python最基础的数据类型，也是我们赋值给变量时最常用的形式，主要包括整型、布尔型等。

• 字符串：也就是文本数据，在python中一般用引号来定义，可以通过python进行拼接和重叠，实现文本数据的处理；

• 索引和切片：索引是有序列每个子元素在序列的位置，切片就是对序列的部分截取。

数据结构：python的数据结构可以分为四种，列表、元组、字典、集合。

• 列表：用中括号表示，可以容纳任何对象元素，包括字符串，而且每个元素都可以变化；

• 元组：其实就是一个固定的列表，初始化元素的值是绝对不能变化的；

• 字典：可以理解为现实的字典，通过查找拼音（键）就能找到这个读音的所有字（数值）；中

• 集合：数学上的概念，每个集合中的元素是无序的，不可重复的对象；

数据分析的目的是从数据里找规律，因此想要掌握python必须要学习一些基础的数理理论，这是成为一个数据分析师必备的能力。对于python来说，其涉及的数理统计学基础主要由算法、统计学、概率论等

sql是python的基础，如果你已经掌握了SQL，那么这一章你就可以直接跳过，那么你就要好好学习这部分的内容，因为sql是入门python的关键基础，同时它也是每个数据分析师必备的技能，主要目的是用sql来进行增删改查等操作，对数据进行筛选。

以上的回答希望对你有所帮助

6. Python数据分析师主要做什么Python基础

伴随着大数据时代的到来，Python的热度居高不下，已成为职场人士必备的技能，它不仅可以从事网络爬虫、人工智能、Web开发、游戏开发等工作，还是数据分析的首选语言。那么问题来了，利用Python数据分析可以做什么呢?简单来讲，可以做的事情有很多，具体如下。

第一、检查数据表

Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数来返回数据格式。Lsnull是Python中检查空置的函数，你可以对整个数据进行检查，也可以单独对某一列进行空置检查，返回的结果是逻辑值，包括空置返回True，不包含则返回False。使用unique函数查看唯一值，使用Values函数用来查看数据表中的数值。

第二，数据表清洗

Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包括空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是asstype函数，用来更改数据格式，Rename是更改名称的函数，drop_plicate函数函数重复值，replace函数实现数据转换。

第三，数据预处理

数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组以及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序，使用where函数完成数据分组，使用split函数实现分列。

第四，数据提取

主要是使用三个函数：loc、iloc和ix，其中loc函数按标准值进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按标签和位置进行提取。除了按标签和位置提取数据意外，还可以按照具体的条件进行提取。

第五，数据筛选汇总

Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和count函数还能实现Excel中sumif和countif函数的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。

7. python可以做数据分析，好处是什么呢怎么学习

链接：https://pan..com/s/1FJZAznKSbwv-X52AM7uSfg

炼数成金:Python数据分析。Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言。也是一种功能强大而完善的通用型语言，已经具有十多年的发展历史，成熟且稳定。Python 具有脚本语言中最丰富和强大的类库，足以支持绝大多数日常应用。 Python语法简捷而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）轻松地联结在一起。

课程将从Python的基本使用方法开始，一步步讲解，从ETL到各种数据分析方法的使用，并结合实例，让学员能从中借鉴学习。

课程目录：

Python基础

Python的概览——Python的基本介绍、安装与基本语法、变量类型与运算符

了解Python流程控制——条件、循环语句与其他语句

常用函数——函数的定义与使用方法、主要内置函数的介绍

.....

8. Python数据分析：可视化

本文是《数据蛙三个月强化课》的第二篇总结教程，如果想要了解 数据蛙社群 ，可以阅读 给DataFrog社群同学的学习建议 。温馨提示：如果您已经熟悉python可视化内容,大可不必再看这篇文章，或是之挑选部分文章

对于我们数据分析师来说，不仅要自己明白数据背后的含义，而且还要给老板更直观的展示数据的意义。所以，对于这项不可缺少的技能，让我们来一起学习下吧。

画图之前，我们先导入包和生成数据集

我们先看下所用的数据集

折线图是我们观察趋势常用的图形，可以看出数据随着某个变量的变化趋势，默认情况下参数 kind="line" 表示图的类型为折线图。

对于分类数据这种离散数据，需要查看数据是如何在各个类别之间分布的，这时候就可以使用柱状图。我们为每个类别画出一个柱子。此时，可以将参数 kind 设置为 bar 。

条形图就是将竖直的柱状图翻转90度得到的图形。与柱状图一样，条形图也可以有一组或多种多组数据。

水平条形图在类别名称很长的时候非常方便，因为文字是从左到右书写的，与大多数用户的阅读顺序一致，这使得我们的图形容易阅读。而柱状图在类别名称很长的时候是没有办法很好的展示的。

直方图是柱形图的特殊形式，当我们想要看数据集的分布情况时，选择直方图。直方图的变量划分至不同的范围，然后在不同的范围中统计计数。在直方图中，柱子之间的连续的，连续的柱子暗示数值上的连续。

箱线图用来展示数据集的描述统计信息，也就是[四分位数]，线的上下两端表示某组数据的最大值和最小值。箱子的上下两端表示这组数据中排在前25%位置和75%位置的数值。箱中间的横线表示中位数。此时可以将参数 kind 设置为 box。

如果想要画出散点图，可以将参数 kind 设置为 scatter，同时需要指定 x 和 y。通过散点图可以探索变量之间的关系。

饼图是用面积表示一组数据的占比，此时可以将参数 kind 设置为 pie。

我们刚开始学习的同学，最基本应该明白什么数据应该用什么图形来展示，同学们来一起总结吧。

9. python数据分析可以做什么工作

现在互联网发展迅速，众多行业巨头，都已经转投到人工智能领域，而人工智能的首选编程语言就是python，所以学好Python能够从事的工作还是很多的，而且前景非常不错。

学完python可以应用于以下领域：

①Web 和 Internet开发

②科学计算和统计

③人工智能

④桌面界面开发

⑤软件开发

⑥后端开发

⑦网络爬虫

可以从事的岗位也很多，比如Python爬虫工程师，大数据工程师等等！

互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。