运用python怎么分析数据

A. 如何利用python进行数据分析

利用python进行数据分析

链接: https://pan..com/s/15VdW4dcuPuIUEPrY3RehtQ

?pwd=3nfn 提取码: 3nfn

本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。

B. python怎么分析数据

python怎么分析数据？
在不同的场景下通常可以采用不同的数据分析方式，比如对于大部分职场人来说，Excel可以满足大部分数据分析场景，当数据量比较大的时候可以通过学习数据库知识来完成数据分析任务，对于更复杂的数据分析场景可以通过BI工具来完成数据分析。通过工具进行数据分析一方面比较便捷，另一方面也比较容易掌握。
但是针对于更加开放的数据分析场景时，就需要通过编程的方式来进行数据分析了，比如通过机器学习的方式进行数据分析，而Python语言在机器学习领域有广泛的应用。采用机器学习的方式进行数据分析需要经过五个步骤，分别是数据准粗渣宴备、算法设计、岩银算法训练、算法验证和算法应用。
采用机器学习进行数据分析时，首先要了解一下常见的算法，比如knn、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等等，这些算法都是机器学习领域非常常见的算法，也具有比较广泛的应用场景。当然，学习这些算法也需要具备一定的线性代数和概率论基础。学习不同的算法最好结合相应的应用场景进行分析，有的场景也需要结合多个算法进行分析梁嫌。另外，通过场景来学习算法的使用会尽快建立画面感。
采用Python进行数据分析还需要掌握一系列库的使用，包括Numpy（矩阵运算库）、Scipy（统计运算库）、Matplotpb（绘图库）、pandas（数据集操作）、Sympy（数值运算库）等库，这些库在Python进行数据分析时有广泛的应用。
相关推荐：《Python教程》以上就是小编分享的关于python怎么分析数据的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！

C. python数据分析的基本步骤

一、环境搭建

数据分析最常见的环境是Anaconda+Jupyter notebook

二、导入包

2.1数据处理包导入

2.2画图包导入

2.3日期处理包导入

2.4jupyter notebook绘图设置

三、读取数据

四、数据预览

1.数据集大小

2.查看随便几行或前几行或后几行

3.查看数据类型

4.查看数据的数量、无重复值、平均值、最小值、最大值等

5.查看字段名、类型、空值数为多少

五、数据处理

1. 把需要的字段挑选出来。

2. 数据类型转换

3. 日期段数据处理。
   

D. python如何做数据分析

用Python做数据分析，大致流程如下：

1、数据获取

可以通过SQL查询语句来获取数据库中想要数据。Python已经具有连接sql server、mysql、orcale等主流数据库的接口包，比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。

2、数据存储

企业当中的数据存储，通过通过数据库如Mysql来存储与管理，对于非结构化数据的存储可以使用MongoDB等。对于使用Python进行网络抓取的数据，我们也可以使用pymysql包快速地将其存储到Mysql中去。

3、数据预处理/数据清洗

大多数情况下，原始数据是存在格式不一致，存在异常值、缺失值等问题的，而不同项目数据预处理步骤的方法也不一样。Python做数据清洗，可以使用Numpy和Pandas这两个工具库。

4、数据建模与分析

常见的数据挖掘模型有：分类、聚类、回归等，这些常见的算法模型，Python也有Scikit-learn和Tensorflow工具库来支持。

5、数据可视化分析

在数据可视化方面，Python有Matplotlib、Seaborn、Pyecharts等工具库可用。

E. 利用Python进行数据分析(11)-高阶应用category

本文中介绍的是pandas的高阶应用-分类数据category​

一个列中经常会包含重复值，这些重复值是一个小型的不同值的集合。

unique() 和 value_counts() 能够从数组中提取到不同的值并分别计算它们的频率

维度表包含了不同的值，将主要观测值存储为引用维度表的整数键

不同值的数组被称兆胡旅之为数据的类别、字典或者层级族凳

如果不指定顺序，分类转换是无序的。我们可以自己显做核式地指定

如果在特定的数据集上做了大量的数据分析，将数据转成分类数据有大大提高性能

特殊属性cat提供了对分类方法的访问

在机器学习或统计数据中，通常需要将分类数据转成虚拟变量，也称之为one-hot编码

F. 如何学习python数据分析

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

通过介基猛或绍NumPy、Pandas、MatPlotLib、Seaborn等工知巧具，快速具备数据分析的专业范儿。

第三阶段：Python语言描述的数学基础

概率统计、线性代数、时间序列分析、随机过程是构建数据科学的基石，这里独树一帜，通过python语言描述这些数学，快速让数学知识为我所用，融会贯通。

第四阶段：机器学习典型算法专题

这一部分利用前面介绍的基础知识，对搏伍机器学习的常用核心算法进行抽丝剥茧、条分缕析、各个击破。

第五阶段：实战环节深度应用

在这一部分利用已有的知识进行实战化的数据分析，例如：对基金投资策略、城市房屋租赁等热门数据展开围猎。

G. 北大青鸟java培训：如何利用python语言进行数据分析

随着互联网的不断发展，数据分析已经成为指导我们工作方向的主要依据之一，而今天我们就一起来了解一下，如何利用python编程开发来进行数据分析，下面电脑培训http://www.kmbdqn.cn/就开始今天的主要内容吧。
为什么要学习Python进行数据分析?Python作为一种用于数据分析的语言，近引起了广泛的兴趣。
我以前学过Python的基础知识。
下面是一搭唤些支持学习Python的原因:开源-免费安装很棒的在线社区简单易学可以成为数据科学和基于web的分析产品生成的通用语言不用说，它也有一些缺点:它是一种解释语言而不是编译语言——因此可能会占用更多的CPU时间。
但是，考虑到节省了程序员的时间(由于易于学习)，它仍然是一个不错的选择。
Python2.7和3.4这是Python中受争议的话题之一。
您一定会遇到它，特别是如果您是初学者的话。
这里没有正确/错误的选择。
这完全取决于情况和你的需要。
我会试着给你一些建议来帮助你做出明智的选择。
为什么Python2.7?很棒的社区支持!这是你早年需要的东西。
Python2于2000年末发布，已经使用了超过15年。
过多的三方库!虽然许多库都提供了3.x支持，但仍然有很多模块只能在2.x版本上工作。
如果您计划将Python用于孝枝改特定的应用程序，比巧判如高度依赖外部模块的web开发，那么使用2.7可能会更好。

H. python如何进行文献分析

Python可以使用文本分析和统计方法来进行文献分析。以下是Python进行文献分析的一些方法差历旅：

1. 使用Python的自然语言处理(NLP)库，如NLTK或spaCy，来对文献进行分词、命名实体识别、词性标注等操作，以便对文献进行语言统计分析。

2. 可以使用Python的Pandas库来对文献进行数据处理和分析，将文献数据导入Pandas DataFrame中，并对其进行数据清洗、统计分析、可视化等操作。

3. 使用Python的网络爬虫库，如Requests和BeautifulSoup，来爬取在线文献数据库或社交媒体平台上的相关虚凳文章，并通过数据挖掘和机器学习算法来发现其中的相关性和趋势。

4. 通过使用Python的数据可视化库，如Matplotlib和Seaborn，来将分析结果可视化，便于更好地理解大量数据和引领后续工作。

总之，Python提供了灵活和强大的工具集，结合适当的文献分析领域知识，可以快速、便捷地完成文献分析任务。
举例来说，一个研究人员想对某个领域的文烂裂献进行分析，探究其中的研究重点、热点和趋势。首先，研究人员需要获得相关的文献数据，可以通过在线文献数据库或者社交媒体平台来获得。

接下来，研究人员可以使用Python的网络爬虫库，如Requests和BeautifulSoup，来爬取这些数据，并将其存储到Pandas DataFrame中进行清洗和分析。例如，可以对文献进行分词、命名实体识别等操作，以便发现其中的热点和重点。

然后，研究人员可以使用Python的数据可视化库，如Matplotlib和Seaborn，来将分析结果可视化，例如使用词云图、词频图、关联图等方式展示文献中的关键词、主题和相关性，以便更好地理解和表达分析结果。

通过以上的Python工具和方法，研究人员可以对大量文献数据进行深度挖掘和分析，在较短时间内获得比较完整和准确的结果，提升研究效率和成果。

I. 利用Python进行数据分析-读书笔记(3)

pandas专门为处理表格和混杂数据设计
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame

Series 类似于一维数组+索引
data = pd.Series([1,2,3,4,5]) 生成Series数据
data.values data.index
pd.Series([1,2],index = ['a','b']) 设置索引
data['a'] 通过索引选取Series中单个或一组值
data[data%2==0] 进行类似numpy数组的运算index仍会保留
'a' in data
pd.Series(python字典) 可以通过python字典创建Series
可以通过设置index改变Series元素顺序
缺失值用NaN表示
pd.isnull(data) 检测缺失数据
pd.notnull
data1 + data2 可以根据索引自动对齐数据进行运算，类似join操作
data.name data.index.name 可赋值
index可以通过赋值方式修改
pd.DataFrame(XXX)传入元素为等长列表或np数组组成的字典可以生成DataFrame数据，字典key值为列名
frame.head() 前五行
pd.DataFrame(XXX, columns = [xxx], index = [xxxxx]) 可能产生NaN
frame['a'] 取列名为a的一列数据 等价于 frame.a（此时a需要是合理的变量名） 可以以列表形式取多列数据 返回的Series序列索引与原DataFrame相同
frame.loc[0] 行选取
可以用一个Series/值对某列赋值，需要长度相等
对不档伍存在的列赋值可创建新列
del frame[列名] 删除列
通过索庆蠢碰引方式返回数据视图，修改此返回数据也会影响源数据，Series.()可以创建副本
嵌套字典传给DataFrame，外层字典的键作为列名，内层键作为行索引
frame.T 转置

frame.reindex(新索引列表) 根据新索引重排，若索引值当前不存在则NaN
列可以用columns关键字重新索引
obj3 = pd.Series(['blue', 'purple', 'yellow'], index=[0, 2, 4])
obj3.reindex(range(6), method='ffill') ffill实誉谈现前向值填充
reindex可以修改（行）索引和列。只传递一个序列时，会重新索引结果的行，列可以用columns关键字重新索引

Series索引
series(索引列表/数值范围切片) 选取对应元素

J. 可以让你快速用Python进行数据分析的10个小技巧

一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特别是在编程领域。有时候使用一点点黑客技术，既可以节省时间，还可能挽救“生命”。

一个小小的快捷方式或附加组件有时真是天赐之物，并且可以成为真正的生产力助推器。所以，这里有一些小提示和小技巧，有些可能是新的，但我相信在下一个数据分析项目中会让你非常方便。

Pandas中数据框数据的Profiling过程

Profiling（分析器）是一个帮助我们理解数据的过程，而Pandas Profiling是一个Python包，它可以简单快速地对Pandas 的数据框数据进行 探索 性数据分析。

Pandas中df.describe()和df.info()函数可以实现EDA过程第一步。但是，它们只提供了对数据非常基本的概述，对于大型数据集没有太大帮助。 而Pandas中的Profiling功能简单通过一行代码就能显示大量信息，且在交互式HTML报告中也是如此。

对于给定的数据集，Pandas中的profiling包计算了以下统计信息：

由Pandas Profiling包计算出的统计信息包括直方图、众数、相关系数、分位数、描述统计量、其他信息——类型、单一变量值、缺失值等。

安装

用pip安装或者用conda安装

pip install pandas-profiling

conda install -c anaconda pandas-profiling

用法

下面代码是用很久以前的泰坦尼克数据集来演示多功能Python分析器的结果。

#importing the necessary packages

import pandas as pd

import pandas_profiling

df = pd.read_csv('titanic/train.csv')

pandas_profiling.ProfileReport(df)

一行代码就能实现在Jupyter Notebook中显示完整的数据分析报告，该报告非常详细，且包含了必要的图表信息。

还可以使用以下代码将报告导出到交互式HTML文件中。

profile = pandas_profiling.ProfileReport(df)

profile.to_file(outputfile="Titanic data profiling.html")

Pandas实现交互式作图

Pandas有一个内置的.plot（）函数作为DataFrame类的一部分。但是，使用此功能呈现的可视化不是交互式的，这使得它没那么吸引人。同样，使用pandas.DataFrame.plot（）函数绘制图表也不能实现交互。 如果我们需要在不对代码进行重大修改的情况下用Pandas绘制交互式图表怎么办呢？这个时候就可以用Cufflinks库来实现。

Cufflinks库可以将有强大功能的plotly和拥有灵活性的pandas结合在一起，非常便于绘图。下面就来看在pandas中如何安装和使用Cufflinks库。

安装

pip install plotly

# Plotly is a pre-requisite before installing cufflinks

pip install cufflinks

用法

#importing Pandas

import pandas as pd

#importing plotly and cufflinks in offline mode

import cufflinks as cf

import plotly.offline

cf.go_offline()

cf.set_config_file(offline=False, world_readable=True)

是时候展示泰坦尼克号数据集的魔力了。

df.iplot()

df.iplot() vs df.plot()

右侧的可视化显示了静态图表，而左侧图表是交互式的，更详细，并且所有这些在语法上都没有任何重大更改。

Magic命令

Magic命令是Jupyter notebook中的一组便捷功能，旨在解决标准数据分析中的一些常见问题。使用命令％lsmagic可以看到所有的可用命令。

所有可用的Magic命令列表

Magic命令有两种：行magic命令（line magics），以单个％字符为前缀，在单行输入操作；单元magic命令（cell magics），以双%%字符为前缀，可以在多行输入操作。如果设置为1，则不用键入%即可调用Magic函数。

接下来看一些在常见数据分析任务中可能用到的命令：

% pastebin

％pastebin将代码上传到Pastebin并返回url。Pastebin是一个在线内容托管服务，可以存储纯文本，如源代码片段，然后通过url可以与其他人共享。事实上，Github gist也类似于pastebin，只是有版本控制。

在file.py文件中写一个包含以下内容的python脚本，并试着运行看看结果。

#file.py

def foo(x):

return x

在Jupyter Notebook中使用％pastebin生成一个pastebin url。

%matplotlib notebook

函数用于在Jupyter notebook中呈现静态matplotlib图。用notebook替换inline，可以轻松获得可缩放和可调整大小的绘图。但记得这个函数要在导入matplotlib库之前调用。

%run

用％run函数在notebook中运行一个python脚本试试。

%run file.py

%%writefile

%% writefile是将单元格内容写入文件中。以下代码将脚本写入名为foo.py的文件并保存在当前目录中。

%%latex

%%latex函数将单元格内容以LaTeX形式呈现。此函数对于在单元格中编写数学公式和方程很有用。

查找并解决错误

交互式调试器也是一个神奇的功能，我把它单独定义了一类。如果在运行代码单元时出现异常，请在新行中键入％debug并运行它。 这将打开一个交互式调试环境，它能直接定位到发生异常的位置。还可以检查程序中分配的变量值，并在此处执行操作。退出调试器单击q即可。

Printing也有小技巧

如果您想生成美观的数据结构，pprint是首选。它在打印字典数据或JSON数据时特别有用。接下来看一个使用print和pprint来显示输出的示例。

让你的笔记脱颖而出

我们可以在您的Jupyter notebook中使用警示框/注释框来突出显示重要内容或其他需要突出的内容。注释的颜色取决于指定的警报类型。只需在需要突出显示的单元格中添加以下任一代码或所有代码即可。

蓝色警示框：信息提示

<p class="alert alert-block alert-info">

<b>Tip:</b> Use blue boxes (alert-info) for tips and notes.

If it’s a note, you don’t have to include the word “Note”.

</p>

黄色警示框：警告

<p class="alert alert-block alert-warning">

<b>Example:</b> Yellow Boxes are generally used to include additional examples or mathematical formulas.

</p>

绿色警示框：成功

<p class="alert alert-block alert-success">

Use green box only when necessary like to display links to related content.

</p>

红色警示框：高危

<p class="alert alert-block alert-danger">

It is good to avoid red boxes but can be used to alert users to not delete some important part of code etc.

</p>

打印单元格所有代码的输出结果

假如有一个Jupyter Notebook的单元格，其中包含以下代码行：

In [1]: 10+5

11+6

Out [1]: 17

单元格的正常属性是只打印最后一个输出，而对于其他输出，我们需要添加print()函数。然而通过在notebook顶部添加以下代码段可以一次打印所有输出。

添加代码后所有的输出结果就会一个接一个地打印出来。

In [1]: 10+5

11+6

12+7

Out [1]: 15

Out [1]: 17

Out [1]: 19

恢复原始设置：

InteractiveShell.ast_node_interactivity = "last_expr"

使用'i'选项运行python脚本

从命令行运行python脚本的典型方法是：python hello.py。但是，如果在运行相同的脚本时添加-i，例如python -i hello.py，就能提供更多优势。接下来看看结果如何。

首先，即使程序结束，python也不会退出解释器。因此，我们可以检查变量的值和程序中定义的函数的正确性。

其次，我们可以轻松地调用python调试器，因为我们仍然在解释器中：

import pdb

pdb.pm()

这能定位异常发生的位置，然后我们可以处理异常代码。

自动评论代码

Ctrl / Cmd + /自动注释单元格中的选定行，再次命中组合将取消注释相同的代码行。

删除容易恢复难

你有没有意外删除过Jupyter notebook中的单元格？如果答案是肯定的，那么可以掌握这个撤消删除操作的快捷方式。

如果您删除了单元格的内容，可以通过按CTRL / CMD + Z轻松恢复它。

如果需要恢复整个已删除的单元格，请按ESC + Z或EDIT>撤消删除单元格。

结论

在本文中，我列出了使用Python和Jupyter notebook时收集的一些小提示。我相信它们会对你有用，能让你有所收获，从而实现轻松编码！