Python基础及数据分析简洁版
python数据分析报告 范文
Python数据分析报告1. 引言数据分析是在如今数据驱动的时代中至关重要的一环。
Python作为一种流行的编程语言，拥有强大的数据分析功能，被广泛应用于各个行业。
本报告旨在通过一个示例来展示Python在数据分析中的应用。
2. 数据收集与清洗在数据分析的开始阶段，我们首先需要收集数据并对其进行清洗。
在这个示例中，我们选择使用一个有关销售数据的数据集。
数据集包含了每个月的销售金额和销售数量。
我们首先使用Python的pandas库来导入数据集，并对数据进行清洗。
import pandas as pd# 导入数据集data = pd.read_csv('sales_data.csv')# 清洗数据data.dropna() # 删除缺失值data.drop_duplicates() # 删除重复值3. 数据探索与可视化在获得了干净的数据之后，我们可以开始对数据进行探索和可视化。
Python提供了诸多强大的数据分析和可视化库，例如matplotlib和seaborn。
我们可以使用这些库来帮助我们更好地理解数据。
首先，我们可以通过绘制直方图来了解销售金额的分布情况。
import matplotlib.pyplot as plt# 绘制直方图plt.hist(data['销售金额'])plt.xlabel('销售金额')plt.ylabel('频数')plt.title('销售金额分布')plt.show()接下来，我们可以使用箱线图来探索不同产品类别的销售情况。
这有助于我们识别异常值和离群点。
import seaborn as sns# 绘制箱线图sns.boxplot(x='产品类别', y='销售金额', data=data)plt.xlabel('产品类别')plt.ylabel('销售金额')plt.title('不同产品类别的销售情况')plt.show()4. 数据分析在数据探索和可视化的基础上，我们可以进行更深入的数据分析。
python数据分析基础
数据分析数据类型一维数据由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织。
（列表、数组和集合）列表：数据类型可以不同（3.1413, 'pi', 3.1404, [3.1401,3.1349], '3.1376'）数组：数据类型相同（3.1413, 3.1398, 3.1404, 3.1401, 3.1349, 3.1376）二维数据由多个一维数据构成，是一维数据的组合形式。
（表格）多维数据由一维或二维数据在新维度上扩展形成。
高维数据仅利用最基本的二元关系展示数据间的复杂结构。
（键值对）NumpyNumpy是一个开源的Python科学计算基础库，包含：1)一个强大的N维数组对象ndarray；2)广播功能函数；3)整合C/C++/Fortran代码的工具；4)线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能。
Numpy是SciPy、Pandas等数据处理或科学计算库的基础。
Numpy的引用：import numpy as np（别名可以省略或更改，建议使用上述约定的别名）N维数组对象：ndarray1)数组对象可以去掉元素间运算所需的循环，使一维向量更像单个数据；2)设置专门的数组对象，经过优化，可以提升这类应用的运算速度；（一个维度所有数据的类型往往相同）3)数组对象采用相同的数据类型，有助于节省运算和存储空间；4)ndarray是一个多维数组对象，由两部分构成：实际的数据；描述这些数据的元数据（数据维度、数据类型等）。
ndarray数组一般要求所有元素类型相同（同质），数组下标从0开始。
np.array()生成一个ndarray数组。
（ndarray在程序中的别名是:array）轴(axis): 保存数据的维度；秩(rank)：轴的数量ndarray对象的属性.ndim 秩，即轴的数量或维度的数量.shape ndarray对象的尺度，对于矩阵，n行m列.size ndarray对象元素的个数，相当于.shape中n*m的值.dtype ndarray对象的元素类型.itemsize ndarray对象中每个元素的大小，以字节为单位ndarray的元素类型bool 布尔类型，True或Falseintc 与C语言中的int类型一致，一般是int32或int64intp 用于索引的整数，与C语言中ssize_t一致，int32或int64 int8 字节长度的整数，取值：[‐128, 127]int16 16位长度的整数，取值：[‐32768, 32767]int32 32位长度的整数，取值：[‐231, 231‐1]int64 64位长度的整数，取值：[‐263, 263‐1]uint8 8位无符号整数，取值：[0, 255]uint16 16位无符号整数，取值：[0, 65535]uint32 32位无符号整数，取值：[0, 232‐1]uint64 32位无符号整数，取值：[0, 264‐1]float16 16位半精度浮点数：1位符号位，5位指数，10位尾数float32 32位半精度浮点数：1位符号位，8位指数，23位尾数float64 64位半精度浮点数：1位符号位，11位指数，52位尾数complex64 复数类型，实部和虚部都是32位浮点数complex128 复数类型，实部和虚部都是64位浮点数实部(.real) + j虚部(.imag)ndarray数组可以由非同质对象构成（array([ [0,1,2,3,4], [9,8,7,6] ])），非同质ndarray对象无法有效发挥NumPy优势，尽量避免使用。
python数据分析案例
python数据分析案例在数据分析领域，Python 凭借其强大的库和简洁的语法，成为了最受欢迎的编程语言之一。
本文将通过一个案例来展示如何使用 Python进行数据分析。
首先，我们需要安装 Python 以及一些数据分析相关的库，如 Pandas、NumPy、Matplotlib 和 Seaborn。
这些库可以帮助我们读取、处理、分析和可视化数据。
接下来，我们以一个实际的数据分析案例来展开。
假设我们有一个包含用户购物数据的 CSV 文件，我们的目标是分析用户的购买行为。
1. 数据加载与初步查看使用 Pandas 库，我们可以轻松地读取 CSV 文件中的数据。
首先，我们导入必要的库并加载数据：```pythonimport pandas as pd# 加载数据data = pd.read_csv('shopping_data.csv')```然后，我们可以使用 `head()` 方法来查看数据的前几行，以确保数据加载正确。
```pythonprint(data.head())```2. 数据清洗在数据分析之前，数据清洗是一个必不可少的步骤。
我们需要处理缺失值、重复数据以及异常值。
例如，我们可以使用以下代码来处理缺失值：```python# 检查缺失值print(data.isnull().sum())# 填充或删除缺失值data.fillna(method='ffill', inplace=True)```3. 数据探索在数据清洗之后，我们进行数据探索，以了解数据的分布和特征。
我们可以使用 Pandas 的描述性统计方法来获取数据的概览：```pythonprint(data.describe())```此外，我们还可以绘制一些图表来可视化数据，例如使用Matplotlib 和 Seaborn 绘制直方图和箱线图：```pythonimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns# 绘制直方图plt.figure(figsize=(10, 6))sns.histplot(data['purchase_amount'], bins=20, kde=True) plt.title('Purchase Amount Distribution')plt.xlabel('Purchase Amount')plt.ylabel('Frequency')plt.show()# 绘制箱线图plt.figure(figsize=(10, 6))sns.boxplot(x='category', y='purchase_amount', data=data) plt.title('Purchase Amount by Category')plt.xlabel('Category')plt.ylabel('Purchase Amount')plt.show()```4. 数据分析在数据探索的基础上，我们可以进行更深入的数据分析。
如何用Python实现数据分析？一篇文章搞定!
如何用Python实现数据分析？一篇文章搞定！如何用Python实现数据分析？一篇文章搞定！Python已经成为了数据分析领域中非常流行的编程语言之一。
通过使用Python的各种数据分析库，我们可以方便地处理、分析和可视化数据。
本文将介绍Python的基本数据分析工具，以及如何在Python中进行数据分析。
1.Python数据分析基础Python是一种非常流行的编程语言，因为它易读易写、可扩展性强、可移植性好等特点，因此在数据分析领域中被广泛使用。
在Python中进行数据分析的基本工具包括NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn和Scikit-learn。
1.1 NumPyNumPy是Python中用于数值计算的基本库，它支持高效的多维数组运算。
在NumPy 中，最基本的数据结构是数组。
NumPy数组是由同类型元素的集合组成的，可以是一维数组或多维数组。
NumPy的一维数组类似于Python的列表，而多维数组则类似于矩阵。
1.1.1 安装NumPy在使用NumPy之前，需要先安装它。
可以通过pip命令来安装NumPy，具体方法如下：pip install numpy1.1.2 创建数组在NumPy中，可以使用np.array()函数来创建数组。
以下是一些基本的创建数组的方法：ini Copy codeimport numpy as np# 创建一维数组a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])print(a)# 创建二维数组b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])print(b)# 创建全0数组c = np.zeros((2, 3))print(c)# 创建全1数组d = np.on es((2, 3))print(d)1.1.3 数组运算NumPy支持多种数组运算，包括加、减、乘、除等。
以下是一些基本的数组运算方法：ini Copy codeimport numpy as npa = np.array([1, 2, 3])b = np.array([4, 5, 6])# 数组加法c = a + bprint(c)# 数组减法d = a - bprint(d)# 数组乘法e = a * bprint(e)# 数组除法f = a / bprint(f)1.2 PandasPandas是基于NumPy的数据处理库，提供了快速便捷的数据结构和数据分析工具。
anaconda——spyder安装和基础python数据分析基础
一、实训目的1．掌握数据分析的流程。
2．掌握Python在数据分析领域的优势（四个第三方库的再认识）3．掌握Anaconda的安装。
二、实训环境及器材（软件、硬件环境及所需实训材料）Windows操作系统+Anaconda3软件三、实训内容及步骤实训要求：1、熟悉数据分析的流程与步骤、熟练安装数据分析软件。
2、能力点要求：Anaconda3的下载安装和数据分析常用类库的查询实训步骤与要点1、打开htp://www continuum.io/downloads下载Anaconda3在网页的最下端找到适合自己电脑系统的安装软件包。
2、按步骤安装点击next点击I Agree接受协议并安装根据自己的时间情况选择安装，一般为第一个。
在此处选择安装路径，点击next。
再次根据自己的需求选择安装点击install。
安装结束2、检查numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn等第三方库打开spyder在spyder里面分别调用numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn 库函数显示"pandas as pd' imported but unused (pyflakes E)等提示意思是库已经导入但未使用，表明numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn库已经安装并且可以使用。
3、收集汇总以上第三方库中的常用函数与方法(以表格形式进行汇总)。
Numpy函数和使用方法创建数组对象1、使用array函数创建一维或多维数组2、使用创建数组的函数：arange(),linspace(),logspace()3、使用创建函数创建特殊数组：zeros(),eye(),ones(),diag(),full()利用random库创建随机数数组seed 确定随机数生成器的种子。
permutatio n 返回一个序列的随机排列或返回一个随机排列的范围。
《Python极简讲义 一本书入门数据分析与机器学习》读书笔记思维导图
6.13 本章小结 6.14 思考与提高
第7章 Pandas数据分析
7.1 Pandas简介 7.2 Pandas的安装
7.3 Series类型数 据
7.4 DataFrame类 型数据
7.5 基于Pandas的 文件读取与分析
7.6 泰坦尼克幸存者 数据预处理
7.7 本章小结 7.8 思考与提高
8.12 本章小结
8.11 惊艳的 Seaborn
8.13 思考与提高
第9章 机器学习初步
0 1
9.1 机器 学习定义
0 2
9.2 监督学 习
0 3
9.3 非监 督学习
0 4
9.4 半监 督学习
0 6
9.6 模型 性能评估
0 5
9.5 机器 学习的哲学 视角
9.8 本章小结
9.7 性能度量
9.9 思考与提高
第10章 sklearn与经典机器学习 算...
10.1 机器学习的利 器—sklearn
10.2 线性回归
10.3 k-近邻算法 10.4 Logistic回归
10.5 神经网络学习 算法
10.6 非监督学习的 代表—k均值聚类
10.7 本章小结 10.8 思考与提高
专家推荐
谢谢观看
读书笔记
0 6
4.6 思考 与提高
0 5
4.5 本章 小结
第5章 Python高级特性
5.1 面向对象程序设 计
5.2 生成器与迭代器
5.3 文件操作 5.4 异常处理
5.6 本章小结
5.5 错误调试
5.7 思考与提高
第6章 NumPy向量计算
0 1
6.1 为何 需要 NumPy
(完整版)python学习课件课件
异常处理
理解异常处理的概念，掌握try-except语句的使用方法。
异常处理是Python中用于处理程序中可能出现的错误或异常情况的一种机制。 try-except语句用于捕获和处理异常，它允许我们定义一个代码块来执行可能引 发异常的代码，并在出现异常时执行另一个代码块来处理该异常。
总结词
Python的起源与特点概述
详细描述
Python是一种高级的、动态类型的编程语言，诞生于1980年代末期。它具有简 单易学、语法简洁、可读性强等特点，广泛应用于Web开发、数据分析、人工 智能等领域。
Python的语法基础
总结词
Python语法规则和基础概念
详细描述
Python的语法规则包括缩进、注释、变量、数据类型等。它采用缩进来表示代 码块，注释使用井号(#)开头，变量名由字母、数字或下划线组成，数据类型包括 整型、浮点型、布尔型等。
安装与配置
介绍如何安装Flask框架，以及如何配 置开发环境，包括虚拟环境的创建和 使用。
请求与响应
介绍如何处理客户端请求和生成服务 器响应，包括获取请求数据、设置响 应内容、处理异常等。
模板引擎的使用
模板引擎介绍
模板继承与布局
介绍常见的模板引擎，如Jinja2、 Mako等，以及它们在Web开发中的 应用场景。
THANKS
感谢观看
的数据分析。
Matplotlib库
Matplotlib是Python中用于绘制图表和图像的库，提 供了多种绘图函数和工具，支持多种图表类型和风格 。
《Python数据分析》 课件 第二章 Python语言基础(55页)
1 . 3 基本数据类型2 .字符串字符串是 Python 中最常用的数据类型 。可以使用引号(单引号 ， 双引号 ， 三引号)作为界定符来创建字符串。
Str1 = "单引号字符串"
# 使用单引号创建字符串
Str2 = "双引号字符串"
# 使用双引号创建字符串
Str3 = """三引号字符串"""
1 .4 变量与常量2. 常量常量就是程序运行过程中一直不变的量 ， 常量一般使用全大写英文来表示。例如数学中的圆周率PI就是一个常量。import mathmath.pi
1 . 5 标识符与关键字1． 标识符标识符就是程序中用来表示变量 、 函数 、类和其他对象的名称 。Python 的标识符由字母 、数字 、下划线“_ ”组成 ， 但不能以数字开头。
and
一
24 non local25 not
序号
关键字
23
lambda
关键字elifelseexcept
这就是所谓26的关键字。or
序号12 13 14
序号 关键字
2 None
转义字符
意义
转义字符
意义
\a
响铃
\\
反斜杠符号
\b
退格(Backspace)
\"
单引号
\f
换页
\"
双引号
\n
换行
\(在行尾时)
续行符
\r
回车
\0
空字符
\t
横向制表符
\ddd
1到3位八进制数代表的字符
\v
纵向制表符
\xhh
十六进制数代表的字符
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Python基础及数据分析杨红菊
主要内容
▪Python基础
✓Python环境安装与搭建
✓Python基础数据类型及运算✓Python中流程控制
✓Python组合数据类型
✓字符串
✓函数
✓模块
✓类与对象▪Python数据分析✓numpy
✓pandas
✓matplotlib
Python基础
Python简介
▪1991年公开发行版
▪BBC电视剧Monty
Python’s Flying
Circus
▪开源
Guido van Rossum(1956.1.31-)
TIOBE 热门语言排行榜2019年4月
2018 IEEE顶级编程语言排行榜：Python屠榜
Python
主要
应用领域人工智能
云计算
大数据
网络爬虫系统运维
Python 主要应用领域
应用Python的公司
▪谷歌：Google的不少项目都在大量使用Python开发
▪CIA：美国中情局网站是用Python开发
▪NASA：美国航天局大量使用Python进行数据分析和运算
▪YouTube：世界上最大的视频网站由Python开发
▪Facebook：大量的基础库均是通过Python开发
▪腾讯：腾讯游戏运维平台—无人值守引擎，大量使用Python ▪豆瓣：几乎所有的业务是使用Python开发的
▪知乎：国内最大的问答社区使用Python开发。
Python特性
▪简单易学
▪面向对象的高层语言▪开源免费
▪解释性
▪可移植
▪功能强大，很多扩展包
Python环境搭建
▪Python 3安装
▪IDLE
▪继承开发环境
▪Anaconda
▪Pycharm
▪Jupyter notebook
Python扩展包的安装
▪pip install 包名
▪pip install -i https:///simple some-package ▪将要安装的包：
▪numpy
▪pandas
▪matplotlib
Python中的输入与输出
▪输出print()
▪print(“人生苦短，我用Python”)
▪print(i，end=“ ”)
▪输入input()
▪name = input(“请输入你的姓名：”)
▪age = int(input(“请输入你的年龄：”))
Python中的注释
▪单行注释#
▪多行注释三个连续的双引号或单引号
Python中开发环境
▪Python交互开发
▪IDLE
▪Jupyter notebook
▪Python非交互开发
▪*.py, *.pyc
Python中的数据类型-6种
▪数字类型
▪字符串类型
▪列表类型
▪元组类型
▪集合类型
▪字典类型
▪https:///zh-cn/3.7/index.html Python帮助
Python中相关运算
▪类型之间的转换
▪算术运算符
▪比较运算符
▪逻辑运算符
▪复合赋值运算符
▪运算符之间的优先级
Python中相关运算
▪类型之间的转换
▪算术运算符
▪比较运算符
▪逻辑运算符
▪复合赋值运算符
▪运算符之间的优先级
▪type()函数与help()函数
Python中流程控制语句▪条件语句
▪循环流程控制
▪for
▪while
Python函数
▪函数的定义
▪全局变量与局部变量
▪函数的参数与返回值
▪函数的调用
▪默认参数
▪可变参数
▪lambda函数
▪reduce函数/filter函数/map函数
Python中的类
▪函数的定义
▪全局变量与局部变量
▪函数的参数与返回值
▪函数的调用
▪默认参数
▪可变参数
▪lambda函数
▪reduce函数/filter函数/map函数
Python数据分析
numpy
▪numeric python
▪优秀的开源科学计算库，可以很方便第使用数组和矩阵
Sigmoid 函数及其导数
单位向量
pandas
▪panel data(经济学中关于多维数据集的一个术语）
▪pandas中的两种数据结构：Series和
DataFrame
matplotlib
▪开源数据绘图包
▪pyplot模块。