python数据分析(DOC46页)
python数据分析方法
python数据分析方法本文研究Python数据分析的方法，以了解如何使用Python来收集、清理、组织和分析数据。
Python数据分析方法助力了人们做出正确且可靠的决策，通过对数据进行分析来挖掘有价值的信息。
此外，本文还分析了Python数据分析的主要步骤、Python协作开发工具、Python数据可视化工具、Python数据建模工具和Python机器学习工具，以及其他类型的Python数据分析工具，有助于读者了解Python 如何帮助人们做出更有价值的数据分析。
关键词：Python数据分析；Python协作开发工具；Python数据可视化工具；Python数据建模工具；Python机器学习工具1.言Python是一种面向对象的计算机编程语言，可以帮助开发人员以简易的方式解决复杂的IT问题，它可以用来处理大量数据和有效管理编码工程。
Python数据分析是将大量数据结构化，以便把握有价值信息的过程，Python数据分析可以帮助我们从大量数据中获得科学技术和商业决策的支持。
Python是实时数据分析的最流行的编程语言，它是一种建模和数据处理工具，可以帮助企业收集、整理、分析和处理数据，为企业提供更好的决策支持。
2. Python数据分析的主要步骤Python数据分析的主要步骤包括收集，清理，组织，分析和可视化步骤。
（1）收集步骤：首先，要收集处理大量数据，一般使用Python爬虫来进行，可以爬取网页上的数据，也可以从文件中读取数据，还可以从数据库获取数据。
（2）清理步骤：收集到的数据往往是很乱的，需要进行清理，利用Python语言的清理函数可以将数据进行清理，以便下一步进行数据分析。
（3）组织步骤：清理过的数据需要进一步组织，可以用Python 将数据进行组织，如排序、合并等。
（4）分析步骤：将数据进行组织之后，就可以进行分析，可以使用Python语言中的各种数学函数和统计函数进行数据分析，得出有价值的结果。
Python数据分析[优质ppt]
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数据分析与数据挖掘
认识Python
• Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。
• Python由Guido van Rossum于1989年底发明，第一个公开发行版发 行于1991年。
• Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议
2. Python基础
2.1 python基础语法 2.4 Python 函数
2.2 python数据类型 2.5 Python 模块
2.3 条件和循环 2.6 Python文件I/O
3. Python库介绍
3.1 NumPy库介绍 3.2 Pandas库介绍
4. 数据处理与分析
4.1 数据探索
4.2 数据预处理
• Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语 言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一种 应用情形是，使用Python快速生成程序的原型，然后对其中有特别要求 的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要 求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展 类库。
MacOS、Ubuntu、OS/2等等
为什么选择Python进行数据分析
• 在众多解释型语言中，Python最大的特点是拥有一个巨大而活跃的科学 计算社区。进入21世纪以来，在行业应用和学术研究中采用python进行 科学计算的势头越来越猛。
• 近年来，由于Python有不断改良的库（主要是pandas），使其成为数据 处理任务的一大代替方案，结合其在通用编程方面的强大实力，完全可以 只是用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序。
Python中的数据分析
Python中的数据分析Python是一种高级编程语言，它已经成为了数据分析领域最受欢迎的工具之一。
Python可以轻松地处理和操作各种数据类型，包括文本、数值和图像等。
Python的优点不仅仅是在数据的分析软件开发方面，还能在机器学习和人工智能领域发挥重要作用。
本文将探讨Python在数据分析领域的应用和优势。
1. Python在数据分析中的应用Python在数据分析领域的应用非常广泛，可以用来处理各种类型的数据，包括文本、CSV文件、Excel表格、json格式等。
Python在数据清洗、数据可视化、统计分析、机器学习等方面提供了各种强大的库和工具。
（1）数据清洗数据清洗是数据分析过程中的一个重要环节，Python提供了各种库和工具来简化这个过程。
例如，Pandas库可以用来处理和清洗大量数据，包括数据过滤、数据变换和数据合并等操作。
Numpy库也可以用来处理多维数组和数值运算。
其他像Scipy和Scikit-learn等库也可以用来进行数据清洗和预处理。
（2）数据可视化数据可视化是将数据通过图表、图形等方式展示出来的过程。
Python提供了许多可视化选项，在此主要介绍matplotlib和Seaborn这两个库。
Matplotlib是一个Python中的绘图库，可以用来绘制各种二维图表，如柱形图、折线图、散点图和饼图等。
Seaborn是基于Matplotlib的高级绘图库，它可以更方便的创建美观的数据可视化图表。
（3）统计分析Python中还有一些库和工具可以用来进行统计分析。
例如，statsmodels库可用于拟合各种统计模型，而pandas库中的函数可以检查数据集的统计性质，如均值、标准差和百分位数等。
另外，Scipy库也提供了很多用于数值计算和科学计算的统计函数，包括概率分布、回归分析和假设检验等。
（4）机器学习Python在机器学习领域中已经成为了首选的工具。
Python中有许多流行的机器学习库，如Scikit-learn、TensorFlow和Theano等。
python数据分析教程
python数据分析教程Python数据分析教程Python是一种强大的编程语言，可以用于数据分析和数据处理。
本教程将带领你逐步学习如何使用Python进行数据分析。
第一步，我们需要安装Python和相关的数据科学库，如NumPy、Pandas和Matplotlib。
你可以在官方网站上找到Python的安装文件，并按照指示进行安装。
安装完成后，你需要打开命令行终端，输入以下命令来安装需要的库：```pip install numpy pandas matplotlib```安装完毕后，我们可以开始使用Python进行数据分析了。
第二步，我们需要载入数据。
Python的Pandas库提供了许多方法来读取和处理数据。
常见的数据格式包括CSV文件、Excel文件和数据库。
假设我们有一个名为“data.csv”的CSV文件，我们可以使用Pandas的read_csv函数来读取该文件：```pythonimport pandas as pddata = pd.read_csv('data.csv')```现在，我们已经成功载入了数据。
接下来，我们可以进行一些基本的数据处理和分析操作。
以下是一些常见的操作：- 查看数据的前几行和后几行：```pythonprint(data.head())print(data.tail())```- 查看数据的形状（行数和列数）：```pythonprint(data.shape)```- 查看数据的统计摘要信息：```pythonprint(data.describe())```- 访问特定的列或行：```pythonprint(data['column_name'])print(data.loc[row_index])```- 进行简单的数学运算和统计计算：```pythonprint(data['column_name'].mean())print(data['column_name'].sum())```- 进行数据的可视化：```pythonimport matplotlib.pyplot as pltdata['column_name'].plot()plt.show()```以上只是数据分析中的一小部分常见操作。
《Python数据分析》
《Python数据分析》Python数据分析Python语言自问世以来便风靡各行各业，尤其是在数据领域中更是占据了一席之地。
随着数据量的不断增加和数据分析需求的不断提高，Python数据分析成为了越来越多企业和数据科学家的首选。
本文将介绍Python数据分析的概念、应用场景以及相关工具和技术。
一、Python数据分析的概念和意义Python数据分析是指利用Python语言进行数据挖掘、数据建模、数据清洗和数据可视化等过程。
Python作为一种高级编程语言，在数据分析中具有很多优势，例如语法简洁、易于学习、跨平台等特点。
另外，Python还有丰富的数据分析库支持，诸如NumPy、Pandas、SciPy、Matplotlib等，使得使用Python进行数据分析更加高效和便捷。
Python数据分析的意义在于能够协助企业更好地了解客户、分析市场和预测趋势，以此帮助企业做出更明智的决策。
另外，在数据科学领域，Python 数据分析也成为了重要的工具，能够帮助科学家分析复杂的数据集，发现数据间的关联性，从而进一步推进科技领域的发展。
二、Python数据分析在企业中的应用场景1. 商业分析商业分析主要是通过数据挖掘、数据建模、数据可视化等技术手段，分析企业的销售情况、市场趋势、竞争对手等信息，以此为基础制定相关的营销策略、品牌推广策略、市场扩张策略等。
Python数据分析库Pandas可以很好地支持这一领域，它可以帮助企业分析大量的销售数据、客户数据和竞争对手数据，进而提高企业营销策略的精度和效果。
2. 金融分析金融分析是指利用各种数据分析技术，分析金融市场和金融产品的运行情况以及风险等数据，以此为依据制定金融投资策略和风险管理策略。
Python数据分析库NumPy和SciPy可以支持金融领域中的统计分析和计算任务，例如回归分析、时间序列分析、风险评估等。
3. 医疗分析医疗分析是指利用数据分析技术分析医疗行业中涉及到的医疗设备、药品、疾病等的数据信息，以便为医疗机构提供更好的治疗方案和排除风险。
python数据分析
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
Python 数据分析与应用 第1章 Python 数据分析概述 图文
数据隐含信息
程。
数据分析的流程
典型的数据分析的流程
需求分析
业务部门 财务部门 生产部门
数据获取 网络爬虫 历史数据 实时数据
数据预处理 数据合并 数据清洗 数据标准化 数据变换
分析与建模
对比分析 分组分析 交叉分析 回归分析 智能推荐 关联规则 分类模型 聚类模型
模型评价与优化
聚类模型评价 分类模型评价 回归模型评价
➢ scipy.optimize
函数优化器（最小化器）以及根查找算法
➢ scipy.signal
信号处理工具
➢ scipy.sparse
稀疏矩阵和稀疏线性系统求解器
➢ scipy.special
SPECFUN（这是一个实现了许多常用数学函数的 Fortran 库）的包装器
➢ scipy.stats
检验连续和离散概率分布、各种统计检验方法，以及更好的描述统计法
数据变换后使得整体数据变为干净整齐，可以直接用于分析建模这一过程的总称。 ➢ 分析与建模：分析与建模是指通过对比分析、分组分析、交叉分析、回归分析等分析方法
和聚类、分类、关联规则、智能推荐等模型与算法发现数据中的有价值信息，并得出结论 的过程。 ➢ 模型评价与优化：模型评价是指对已经建立的一个或多个模型，根据其模型的类别，使用 不同的指标评价其性能优劣的过程。 ➢ 部署：部署是指将通过了正式应用数据分析结果与结论应用至实际生产系统的过程。
数据挖掘
析、分组分析、交叉分析和回归分析等分析方法，
对
分
交
回
对收集来的数据进行处理与分析，提取有价值的信
比 分
组 分
叉 分
归 分
… …
析
析
Python数据分析
技术成就梦想 @ DataGuru专业数据分析社区 网址：edu.dataguru.cn 1 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。 2012年的时候我们说R是学术界的主流，但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位。从12年13.3%的使用率到15年30.3%的使用率， Python已经逐渐成为数据分析与挖掘软件的中流砥柱。所以，让我们一起来跟随课程的脚步，感受Python的魅力吧！ 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。
课程大纲： 第一部分. Python基础 第一课：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 第二课：了解Python流程控制——条件、循环语句与其他语句 第三课：常用函数——函数的定义与使用方法、主要内置函数的介绍 第四课：NumPy基础——数组的创建、组合与分割
第二部分 数据分析的准备 第五课：了解数据——数据加载、储存与文件格式；异常值的清理与缺失值处理 第六课：数据清洗与初步分析——数据清理、转换、合并与重塑；数据汇总与描述统计； 第七课：绘图与可视化——基本绘图命令与图形概览、图形元素设定与实例：地震危机数据的可视化 第八课：数据聚合与分组处理——数据聚合、分组运算与转换、透视表与交叉表
第三部分 数据分析初探 第九课：假设检验——常用假设检验与实例分析 第十课：线性回归——线性回归模型、分析结果呈现与解读；实例：商品价格预测 第十一课： logistic回归——logistic回归模型讲解；实例：电信客户流失分析 第十二课：时间序列分析——时间序列基本处理、时间序列模型构建与结果解读；实例：未 技术成就梦想 @ DataGuru专业数据分析社区 网址：edu.dataguru.cn 2 来股票价格预测
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python数据分析(pandas)几年后发生了。
在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。
作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。
我总是有一个编写代码的倾向。
这次我做的是我真正喜欢的。
代码。
原来，写代码是如此容易！我一周内学会了Python基础。
并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。
Python是一种通用语言。
但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。
由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。
在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。
目录1. 数据分析的Python基础o为什么学Python用来数据分析o Python 2.7 v/s 3.4o怎样安装Pythono在Python上运行一些简单程序2. Python的库和数据结构o Python的数据结构o Python的迭代和条件结构o Python库3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析o序列和数据框的简介o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工5. 使用Python中建立预测模型o逻辑回归o决策树o随机森林让我们开始吧1.数据分析的Python基础为什么学Python用来数据分析很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。
这一段时间以来，我有比较过SAS和R。
这里有一些原因来支持学习Python：•开源——免费安装•极好的在线社区•很容易学习•可以成为一种通用的语言，用于基于Web的分析产品数据科学和生产中。
不用说，它仍然有几个缺点：•它是一种解释性的语言，而不是编译的语言，因此可能占用更多的CPU时间。
然而，由于它节省了程序员的时间（由于学习的方便），它可能仍然是一个很好的选择。
Python 2.7 v/s 3.4这是关于Python的一个最具争议的话题。
你可能总是不能避免遇到，尤其是如果你是一个初学者。
这里没有正确/错误的选择。
它完全取决于具体情况和你的需要。
我会尝试给你一些建议，以帮助你做出明智的选择。
为什么选择Python 2.71.极好的社区支持！这是你在初期需要的东西。
Python 2发行于2000年末，已经被使用超过15年。
2.很多第三方库！虽然许多库已经提供了3.X的支持，但仍然有大量的模块只工作在2.X。
如果你计划将Python用于具体的应用，如Web开发这种高度依赖外部模块的，你选择2.7可能会更好。
3. 3.X版本的一些特性有向后兼容性，可以使用2.7版本。
为什么选择Python 3.41.更整齐和更快！Python开发者修正了一些固有的问题和小缺点，以此为未来建立一个强大的基础。
这些可能不是很相关，但最终会很重要。
2.这是未来！2.7是2 .X族发布的最后一个版本，并且最终每个人都要转移到3.X版本。
Python 3在过去5年已经发布的稳定版本，并将继续。
没有明确的赢家，但我想，底线是，你应该专注于学习Python语言。
版本之间的转换应该只是一个时间问题。
敬请期待，不久的将来一个专门对比Python 2.X和3 X的文章！怎样安装Python有两种方法安装Python•你可以直接从项目网站下载Python，然后单独安装你想要的组件和库•或者，你可以下载并安装一个包，它附带了预装的库。
我建议您下载Anaconda。
另一种选择是Enthought Canopy Express。
第二种方法提供了一个避免麻烦的安装，因此我会推荐给初学者。
这种方法是你必须等待整个包进行升级，即使你只是对一个单一的库的最新版本感兴趣。
它应该不重要，直到和除非，直到和除非，你正在做的尖端统计研究。
选择开发环境一旦你已经安装了Python，选择环境可以有很多种选择。
这里是3个最常见的选择：•终端/基于Shell•IDLE(默认环境)•iPython notebook ——类似于R的markdown而环境权取决于你的需要，我个人更喜欢iPython notebook一点。
它提供了许多良好的功能，编写代码的同时还可以用于记录，你可以选择在上面运行代码块（而不是一行一行的执行）。
我们在整个教程中将使用Ipython 环境热身：跑第一个Python程序你可以使用Python作为一个简单的计算器来开始：有一些事情需要注意：•你可以在你的终端/ CMD键入“IPython notebook”来启动IPython notebook，这取决于你的工作在操作系统•你可以通过简单地点击上面截图中的名字来对IPython notebook命名•界面显示In[*]代表输入和Out[*]代表输出。
•你可以通过按“Shift + Enter”或“ALT + Enter”来执行代码，如果你后面还想插入一行。
在我们深入挖掘如何解决问题之前，让我们退后一步，了解Python 的基本知识。
当我们知道数据结构和迭代和条件结构是形成任何语言的关键。
在Python中，这些包括列表、字符串、元组、字典、for循环，while循环，if-else等等，让我们来看看下面的因素。
2 .在Python上运行一些简单程序Python的数据结构以下是Python中使用的一些数据结构。
你应该熟悉他们，以便恰当的使用它们。
•列表——列表是在Python中最通用的数据结构。
列表可以这样简单的定义：就是在方括号中一系列用逗号来分隔的值。
列表可能包含不同类型的项，但它们通常都有相同类型的。
Python列表是可变的，列表中的单个元素是可以改变的。
这里是一个快速的例子，定义了一个列表，然后访问它：•字符串——字符串可以简单的使用单引号（"）、双引号（”）或三引号（’’’）来定义。
字符串封闭三引号（’’’）中可以跨越多行的代码，在文档字符串中是很常用的（记录功能的Python方式）。
作为一个转义字符。
请注意，Python中的字符串是不可变的，所以你不能改变字符串的部分。
•元组——元组由一系列由逗号分隔的值表示。
元组是不可变的，输出的用括号包围，目的是嵌套结构可以被正确处理。
此外，尽管元组是不可变的，但它们可以在必要是含有可变数据。
因为元组是不可变的，不可改变的，他们相对列表来说可以处理的更快。
因此，如果你的清单是不可能改变的，你应该使用元组，而不是列表。
•字典——字典是键：值对一个无序集合，要求键是唯一的（在一个字典里）。
一对大括号创建一个空的字典：{ }。
Python的迭代和条件结构和大多数语言一样，Python也有一个FOR循环，这是最广泛使用的迭代方法。
它有一个简单的语法：这里的“Python的迭代可以是列表、元组或其他先进的数据结构，我们将在后面的章节中探讨。
让我们来看看一个简单的例子，确定一个数字的因子。
来看看条件语句，它们是用来基于条件执行代码片段。
最常用的结构是if-else，有以下语法：例如，如果我们想打印出某个数字n是偶数还是奇数：既然你熟悉了Python的基础，我们来更近一步。
如果你像完成以下任务：1.乘2矩阵2.求二次方程的根3.绘制条形图和直方图4.建立统计模型5.访问网页如果你想从零开始写代码，它将是一场噩梦，你使用Python不会超过2天！但不要担心这些。
值得庆幸的是，有许多预定义的库，我们可以直接导入到我们的代码，使我们的生活很容易。
例如，考虑我们刚才看到的因子的例子。
我们可以一步就完成：当然，为了这样我们需要导入的math库。
让我们探索下一个不同的库。
Python库在开始我们的学习Python之旅之前，让我们先一步，了解一些有用的python库。
第一步显然是要学会将它们导入到我们的环境中。
在Python中有以下几种方法：在第一种方式中，我们已经为math库定义了一个别名m。
现在我们可以使用数学库的各种功能（例如阶乘, 通过引用别名m.factorial()) 。
•NumPy代表数值Python。
NumPy最强大的功能是n维数组。
该库还包含基本的线性代数函数，傅里叶变换，高级的随机数功能，以及集成其他低级语言如Fortran，C和C++的工具。
•SciPy代表科学的Python。
SciPy是基于NumPy的。
它是最有用的库之一，具有各种高层次的科学和工程模块，如离散傅立叶变换，线性代数，优化和稀疏矩阵。
•Matplotlib用于绘制各种各样的图表，从直方图到线图，再到热图。
你可以在IPython notebook中使用PyLab（IPython notebook–PyLab = inline）以此使用这些绘图功能的inline。
如果你忽略inline选项，PyLab 会将IPython notebook环境转换成类似于Matlab的环境。
你也可以使用Latex命令将math库添加到您的绘图中。
•Pandas对于结构化数据操作和控制。
它广泛用于数据再加工和数据准备。
Pandas 说最近一直在推动对Python Python的使用数据科学家共同体的工具。
•Scikit Learn机器学习库。
建立在NumPy、SciPy和matplotlib的基础上，这个库包含了机器学习和统计模型包括分类、回归、聚类和降维等很多有效的工具。
•Statsmodels用于统计建模。
statsmodels是一个Python模块，允许用户探索数据，估计统计模型，并进行统计检验。
一个广泛的描述性统计，统计检验的列表。
绘图功能，和结果统计可用于不同类型的数据和每个估计。
•Seaborn用于统计数据的可视化。
Seaborn是Python中用来绘制让人喜欢的并能提供大量信息的统计图形库。
它是基于matplotlib。
Seaborn旨在使可视化成为探索和理解数据的核心部分。
•Bokeh创建交互式图、仪表盘和现代Web浏览器上的数据应用。
它允许用户生成的优雅和简洁的d3.js风格的图形。
此外，在非常大的或流媒体数据集上，它具有高性能的交互性的能力。
•Blaze扩展NumPy和Pandas的分布式和流媒体数据集。
它可以用来访问来自多种来源的数据，包括bcolz，MongoDB，SQLAlchemy，Apache Spark, PyTables 等等，结合Bokeh，Blaze可以作为一个非常强大的工具，用于对大规模数据创建高效的的可视化和仪表板。
•Scrapy用于网络爬虫。
它是用于获取特定数据模式的一个非常有用的框架，。
它可以通过开始的一个网站主页的网址，然后通过挖掘网页内的网站收集信息。
•SymPy用于符号计算。
它具有广泛的功能，从基本的符号运算到微积分，代数，离散数学和量子物理学。