怎樣用 Python 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析？

做數(shù)據(jù)分析，首先你要知道有哪些數(shù)據(jù)分析的方法，然后才是用Python去調(diào)用這些方法

在昭蘇等地區(qū)，都構(gòu)建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局，加強(qiáng)發(fā)展的系統(tǒng)性、市場(chǎng)前瞻性、產(chǎn)品創(chuàng)新能力，以專注、極致的服務(wù)理念，為客戶提供網(wǎng)站建設(shè)、成都網(wǎng)站制作 網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作按需開(kāi)發(fā),公司網(wǎng)站建設(shè),企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),成都品牌網(wǎng)站建設(shè),營(yíng)銷型網(wǎng)站,成都外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)公司,昭蘇網(wǎng)站建設(shè)費(fèi)用合理。

那Python有哪些庫(kù)類是能做數(shù)據(jù)分析的，很多，pandas，sklearn等等

所以你首先要裝一個(gè)anaconda套件，它包含了幾乎所有的Python數(shù)據(jù)分析工具，

之后再學(xué)怎么分析。

python數(shù)據(jù)分析是干什么的

數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來(lái)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過(guò)程。這一過(guò)程也是質(zhì)量管理體系的支持過(guò)程。在實(shí)用中，數(shù)據(jù)分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當(dāng)行動(dòng)。數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)在20世紀(jì)早期就已確立，但直到計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)才使得實(shí)際操作成為可能，并使得數(shù)據(jù)分析得以推廣。數(shù)據(jù)分析是數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物。

類型（推薦學(xué)習(xí)：Python視頻教程）

在統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域，有些人將數(shù)據(jù)分析劃分為描述性統(tǒng)計(jì)分析、探索性數(shù)據(jù)分析以及驗(yàn)證性數(shù)據(jù)分析；其中，探索性數(shù)據(jù)分析側(cè)重于在數(shù)據(jù)之中發(fā)現(xiàn)新的特征，而驗(yàn)證性數(shù)據(jù)分析則側(cè)重于已有假設(shè)的證實(shí)或證偽。

探索性數(shù)據(jù)分析是指為了形成值得假設(shè)的檢驗(yàn)而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的一種方法，是對(duì)傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)假設(shè)檢驗(yàn)手段的補(bǔ)充。該方法由美國(guó)著名統(tǒng)計(jì)學(xué)家約翰·圖基(John Tukey)命名。

定性數(shù)據(jù)分析又稱為“定性資料分析”、“定性研究”或者“質(zhì)性研究資料分析”，是指對(duì)諸如詞語(yǔ)、照片、觀察結(jié)果之類的非數(shù)值型數(shù)據(jù)（或者說(shuō)資料）的分析

建議大家使用python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，原因有以下四點(diǎn)：

python語(yǔ)言非常的簡(jiǎn)單、易學(xué)，適合初學(xué)者作為入門(mén)語(yǔ)言

Python的語(yǔ)法簡(jiǎn)單，代碼可讀性高，容易入門(mén)，有利于初學(xué)者學(xué)習(xí)。舉個(gè)例子，假如我們?cè)谔幚頂?shù)據(jù)的時(shí)候，希望把用戶性別數(shù)據(jù)數(shù)值化，也就是變成計(jì)算機(jī)可以運(yùn)算的數(shù)字形式，我們可以直接用一行列表推導(dǎo)式完成，十分的簡(jiǎn)潔，

python擁有強(qiáng)大的通用編程能力

不同于R或者matlab，python不僅在數(shù)據(jù)分析方面能力強(qiáng)大，在爬蟲(chóng)、web、自動(dòng)化運(yùn)維甚至游戲等等很多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。這就使公司使用一種技術(shù)完成全部服務(wù)成為可能，有利于各個(gè)技術(shù)組之間的業(yè)務(wù)融合。比如，我們用python的爬蟲(chóng)框架scrapy爬取數(shù)據(jù)，然后交給pandas做數(shù)據(jù)處理，最后使用python的web框架django給用戶作展示，這一系列任務(wù)可以全部用python完成，能大大提高公司的技術(shù)效率。

Python擁有一個(gè)巨大而活躍的科學(xué)計(jì)算社區(qū)

Python在數(shù)據(jù)分析和交互、探索性計(jì)算以及數(shù)據(jù)可視化等方面都有非常成熟的庫(kù)和活躍的社區(qū)，使python成為數(shù)據(jù)處理任務(wù)重要解決方案。在科學(xué)計(jì)算方面，python擁有numpy、pandas、matplotpb、scikit-learn、ipython等等一系列非常優(yōu)秀的庫(kù)和工具，特別是pandas在處理中型數(shù)據(jù)方面可以說(shuō)有著無(wú)與倫比的優(yōu)勢(shì)，正在成為各行業(yè)數(shù)據(jù)處理任務(wù)的首選庫(kù)。

python是人工智能時(shí)代的通用語(yǔ)言

在人工智能火熱的今天，python已經(jīng)成為了最受歡迎的編程語(yǔ)言。得益于python的簡(jiǎn)潔、豐富的庫(kù)和社區(qū)，大部分深度學(xué)習(xí)框架都優(yōu)先支持python語(yǔ)言編程，比如當(dāng)今最火熱的深度學(xué)習(xí)框架tensorflow，它雖然是C++編寫(xiě)的，但對(duì)python語(yǔ)言支持最好。

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利用python實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析

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煉數(shù)成金:Python數(shù)據(jù)分析。Python是一種面向?qū)ο蟆⒅弊g式計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言。也是一種功能強(qiáng)大而完善的通用型語(yǔ)言，已經(jīng)具有十多年的發(fā)展歷史，成熟且穩(wěn)定。Python 具有腳本語(yǔ)言中最豐富和強(qiáng)大的類庫(kù)，足以支持絕大多數(shù)日常應(yīng)用。 Python語(yǔ)法簡(jiǎn)捷而清晰，具有豐富和強(qiáng)大的類庫(kù)。它常被昵稱為膠水語(yǔ)言，它能夠很輕松的把用其他語(yǔ)言制作的各種模塊（尤其是C/C++）輕松地聯(lián)結(jié)在一起。

課程將從Python的基本使用方法開(kāi)始，一步步講解，從ETL到各種數(shù)據(jù)分析方法的使用，并結(jié)合實(shí)例，讓學(xué)員能從中借鑒學(xué)習(xí)。

課程目錄：

Python基礎(chǔ)

Python的概覽——Python的基本介紹、安裝與基本語(yǔ)法、變量類型與運(yùn)算符

了解Python流程控制——條件、循環(huán)語(yǔ)句與其他語(yǔ)句

常用函數(shù)——函數(shù)的定義與使用方法、主要內(nèi)置函數(shù)的介紹

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python可以做哪些數(shù)據(jù)分析

1、檢查數(shù)據(jù)表

Python中使用shape函數(shù)來(lái)查看數(shù)據(jù)表的維度，也就是行數(shù)和列數(shù)。你可以使用info函數(shù)查看數(shù)據(jù)表的整體信息，使用dtypes函數(shù)來(lái)返回?cái)?shù)據(jù)格式。Isnull是Python中檢驗(yàn)空值的函數(shù)，你可以對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)表進(jìn)行檢查，也可以單獨(dú)對(duì)某一列進(jìn)行空值檢查，返回的結(jié)果是邏輯值，包含空值返回True，不包含則返回False。使用unique函數(shù)查看唯一值，使用Values函數(shù)用來(lái)查看數(shù)據(jù)表中的數(shù)值。

2、數(shù)據(jù)表清洗

Python中處理空值的方法比較靈活，可以使用Dropna函數(shù)用來(lái)刪除數(shù)據(jù)表中包含空值的數(shù)據(jù)，也可以使用fillna函數(shù)對(duì)空值進(jìn)行填充。Python中dtype是查看數(shù)據(jù)格式的函數(shù)，與之對(duì)應(yīng)的是astype函數(shù)，用來(lái)更改數(shù)據(jù)格式，Rename是更改列名稱的函數(shù)，drop_duplicates函數(shù)刪除重復(fù)值，replace函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)替換。

3、數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理是對(duì)清洗完的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理以便后期的統(tǒng)計(jì)和分析工作，主要包括數(shù)據(jù)表的合并、排序、數(shù)值分列、數(shù)據(jù)分組及標(biāo)記等工作。在Python中可以使用merge函數(shù)對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)表進(jìn)行合并，合并的方式為inner，此外還有l(wèi)eft、right和outer方式。使用ort_values函數(shù)和sort_index函數(shù)完成排序，使用where函數(shù)完成數(shù)據(jù)分組，使用split函數(shù)實(shí)現(xiàn)分列。

4、數(shù)據(jù)提取

主要是使用三個(gè)函數(shù)：loc、iloc和ix，其中l(wèi)oc函數(shù)按標(biāo)簽值進(jìn)行提取，iloc按位置進(jìn)行提取，ix可以同時(shí)按標(biāo)簽和位置進(jìn)行提取。除了按標(biāo)簽和位置提起數(shù)據(jù)以外，還可以按具體的條件進(jìn)行數(shù)據(jù)，比如使用loc和isin兩個(gè)函數(shù)配合使用，按指定條件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行提取。

5、數(shù)據(jù)篩選匯總

Python中使用loc函數(shù)配合篩選條件來(lái)完成篩選功能，配合sum和 count函數(shù)還能實(shí)現(xiàn)excel中sumif和countif函數(shù)的功能。Python中使用的主要函數(shù)是groupby和pivot_table。groupby是進(jìn)行分類匯總的函數(shù)，使用方法很簡(jiǎn)單，制定要分組的列名稱就可以，也可以同時(shí)制定多個(gè)列名稱，groupby 按列名稱出現(xiàn)的順序進(jìn)行分組。

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