Python 与大数据分析(Python基础)
Python大数据处理与分析实战指南
Python大数据处理与分析实战指南第一章：引言随着大数据时代来临，数据处理与分析成为了各行业中的热门话题。
Python作为一种简洁而强大的编程语言，被广泛应用于大数据领域。
本指南将带领读者从零开始，掌握Python在大数据处理与分析中的实战技巧。
第二章：Python基础知识回顾在开始实战之前，我们先回顾一些Python的基础知识。
本章将介绍Python的数据类型、函数、条件语句以及循环结构等基本概念，为读者打下坚实的基础。
第三章：Python与数据获取数据获取是大数据处理与分析的第一步。
本章将介绍Python在数据获取方面的常用库和技巧，如网络爬虫、API调用等。
同时，我们还会介绍一些常见的数据获取场景，并给出相应的解决方案。
第四章：数据预处理与清洗在进行数据分析之前，数据预处理与清洗是必不可少的环节。
本章将介绍Python在数据预处理与清洗方面的一些常见技术，如数据去重、缺失值处理、异常值检测等。
此外，我们还会介绍一些常用的数据预处理工具和库。
第五章：数据可视化数据可视化是数据分析中非常重要的一环。
本章将介绍Python 在数据可视化方面的一些常用工具和库，如Matplotlib、Seaborn 等。
我们将学习如何使用这些工具来展示数据、发现数据中的规律，并给出相应的案例分析。
第六章：统计分析与机器学习统计分析与机器学习是数据分析的核心内容之一。
本章将介绍Python在统计分析与机器学习方面的一些常用库和算法，如NumPy、scikit-learn等。
我们将学习如何使用这些工具来进行数据分析、建立模型，并给出相应的实例分析。
第七章：大数据处理工具与技术对于大规模的数据处理与分析，Python需要借助一些大数据处理工具与技术来提高效率。
本章将介绍Python在大数据处理方面的一些常用工具和技术，如Hadoop、Spark等。
我们将学习如何使用这些工具来处理大规模的数据，并给出相应的实战案例。
第八章：实战项目：航班数据分析本章将以航班数据分析为例，展示Python在大数据处理与分析中的实战技巧。
使用Python进行大数据分析和处理
使用Python进行大数据分析和处理一、引言随着大数据时代的到来，数据分析和处理技术愈发重要。
Python作为一种简单易学、功能强大的编程语言，被广泛应用于数据科学领域。
本文将介绍如何使用Python进行大数据分析和处理，并分为以下几个部分：数据获取、数据清洗、数据分析、数据可视化和模型建立。
二、数据获取在进行大数据分析和处理之前，我们需要从各种数据源中获取数据。
Python提供了丰富的库和工具，可以轻松地从数据库、API、Web页面以及本地文件中获取数据。
比如，我们可以使用pandas库中的read_sql()函数从数据库中读取数据，使用requests库从API获取数据，使用beautifulsoup库从Web页面获取数据，使用csv库从本地CSV文件中获取数据。
三、数据清洗获取到原始数据之后，通常需要进行数据清洗。
数据清洗是指对数据进行预处理，包括处理缺失值、处理异常值、处理重复值、数据格式转换等。
Python提供了丰富的库和函数来帮助我们进行数据清洗，如pandas库中的dropna()函数用于处理缺失值，使用numpy库中的where()函数用于处理异常值，使用pandas库中的duplicated()函数用于处理重复值。
四、数据分析数据分析是大数据处理的核心环节之一。
Python提供了强大的库和工具来进行数据分析，如pandas库和numpy库。
使用这些库，我们可以进行数据聚合、数据筛选、数据排序、数据计算等。
例如，我们可以使用pandas库中的groupby()函数进行数据聚合，使用pandas库中的query()函数进行数据筛选，使用pandas库中的sort_values()函数进行数据排序，使用numpy库中的mean()函数进行数据计算。
五、数据可视化数据可视化是将数据以图形化的方式展现出来，帮助我们更好地理解数据的分布和趋势。
Python提供了多种库和工具来进行数据可视化，如matplotlib库和seaborn库。
python大数据处理与分析
python大数据处理与分析1什么是Python大数据处理与分析Python是一门功能强大的编程语言，能够支持大数据的处理和分析。
它的核心技术涉及数据驱动型编程（Data Driven Programming）、数据可视化和模型建构（Model Building）以及机器学习（Machine Learning）等方面。
Python大数据处理的核心技术结合了大数据的采集、管理、存储、处理、分析、共享与可视化等技术，从而使得大数据可以按要求进行处理分析，从而为企业决策实施提供支持。
2为什么选择Python来处理大数据Python是一门简单易学的编程语言，拥有丰富的数据分析、可视化和处理技术，可以帮助用户轻松处理繁杂的数据。
除此之外，Python还有一系列功能强大的数据分析库，可以帮助开发者快速构建大数据应用。
此外，Python具有广泛的社区支持，可以在线获取帮助，并且还拥有大量的开源库，可以方便的实现功能和性能的提升。
所以，Python是一种优良的大数据处理工具。
Python大数据处理的优势在于它可以帮助数据分析工程师快速处理大量数据，同时还具备灵活性和可视化能力，提高了数据分析和可视化的效率。
此外，Python可以支持大数据的可视化功能，可以将复杂的数据可视化为更加直观的图形，从而有助于让大数据变化更明显，便于进行分析和判断。
另外，Python具有许多开源的机器学习库，可以帮助开发者使用简单的代码实现复杂的机器学习运算，从而提高数据处理和分析的效率。
4Python大数据处理的应用Python可以应用于多个领域，如金融和医药等，可以应用于财务数据分析、预测分析、市场分析、投资组合管理、风险管理、监测和预警分析等。
Python大数据处理的应用也广泛用于智能分析领域，如图像处理、自动驾驶等，可以实现自动化处理数据，有助于快速完成任务。
此外，Python大数据处理也可以用于语音识别、数据挖掘、目标发现、文本分析、数据库应用等多种领域。
Python基础与大数据应用 第八章 Python爬虫框架
Scrapy项目命令
项目命令需要在有Scrapy项目的情况下，这些命令才能运行。项目命令主要有以下几个： crawl check list edit parse deploy genspider
Scrapy项目命令
crawl命令 语法: scrapy crawl <spider> 功能：运行Scrapy项目，使用spider进行爬取。 应用示例：【scrapy crawl pyscr】 check命令 语法: scrapy check [-l] <spider> 功能：运行contract检查。 应用示例：【scrapy check –l】
创建一个Scrapy项目
【tree】命令查看项目结构，pyscr项目中包含如图所示内容
pyscr项目内容： scrapy.cfg: 项目配置文件 pyscr/: 项目Python模块, 代码将从这里导入 pyscr/items.py: 项目items文件 pyscr/middlewares.py：定义spider中间件和downloader中间件 pyscr/pipelines.py: 项目管道文件 pyscr/settings.py: 项目设置文件 pyscr/spiders: 放置Spider的目录
第八章 Python爬虫框架
目录
Contents
01
03
02
常见爬虫 Scrapy
框架
安装
Scrapy爬 虫框架
05
07
04
06
Scrapy常用 Scrapy爬 项目训练 工具命令 虫实战
小结
01
常见爬虫框架
常见爬虫框架
Scrapy Scrapy是Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化
Python
2021/2/9
外经贸-信息学院
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注释
• 如同我们在看书时做笔记一样 • Python语言会通过注释符号识别出注释的部分，将它们当做纯文
本，并在执行代码时跳过这些纯文本 • 在Python语言中，使用 # 进行行注释
2021/2/9
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变量赋值
• 通过赋值运算符 = 变量名和想要赋予变量的值连接起来，变量的赋值操作就完 成了声明和定义的的过程，在其他语言中需要制定类型；
• 同一变量可以反复赋值，而且可以是不同类型的变量，这也是Python语言称之 为动态语言的原因
2021/2/9
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常量
• 常量表示“不能变”的变量 • Python中是没有常量的关键字的，只是我们常常约定使用大写字母组合的变量
2021/2/9
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浮点型（float）
• 浮点型的取值为小数，当计算有精度要求时被使用,由于小数点可以在相 应的二进制的不同位置浮动，故而称为浮点数
• 如 3.14，-6.66 等，但是如果是非常大或者非常小的浮点数，就需要使用 科学计数法表示，用 e 代替 10 。科比投篮数据集中的 lat 和lon 为浮点型 变量。
编写函数处理数据
2021/2/9
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5
第九部分 第十部分 第十一部分 第十三部分 第十四部分 第十五部分 第十六部分
变量作用域 Python中的模块 Python中的类 正则表达式 日期数据的处理 Numpy基础知识 Pandas数据分析
2021/2/9
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大数据分析实用教程——基于Python实现课件Python语言基础发布
int()是强制类型转换
字符串常量用双引号(")或单引号(')括起来
2.1.1 一些简单的Python程序
[程序2-3] 百钱买百鸡
运行结果
xj = 1 # xj代表小鸡 while xj <= 100:
mj = 1 # mj代表母鸡 while mj <= 100:
gj = 100-xj-mj
小鸡 75 母鸡 25 公鸡 0 小鸡 78 母鸡 18 公鸡 4 小鸡 81 母鸡 11 公鸡 8 小鸡 84 母鸡 4 公鸡 12
对象名调用，只能在属于对象的方法中通过self调用。 静态方法可以通过类名和对象名调用，但不能直接访
问属于对象的成员，只能访问属于类的成员。
主要 内容
1
Python程序入门
2
Python数据分析工具
3
MatPlotLib库数据可视化
4
SciPy库-科学计算
5
Sklearn库-机器学习
2.2 Python数据分析工具
大数据分析实用教程—基于Python实现 唐四薪 版
第2章 Python数据 分析与可视化基础
主要 内容
1
Python程序入门
2
Python数据分析工具
3
MatPlotLib库数据可视化
4
SciPy库-科学计算
5
Sklearn库-机器学习
2.1 Python语言简介
Python语言的特点
Python是一种跨平台、开源的解释型高级动态编程语言。 Python拥有大量的库，可以高效地开发各种应用程序。
[程序] zip()函数示例
a = [1,2,3] b = [4,5,6] c = [4,5,6,7,8] zipped = zip(a,b)
Python语言在大数据分析中的应用
Python语言在大数据分析中的应用随着机器学习和人工智能应用的快速发展，大数据已成为当今社会最重要的资产之一。
越来越多的企业和机构开始关注如何从海量数据中挖掘出有价值的信息来支持业务决策。
Python语言是目前最火热的编程语言之一，它对大数据的支持度也越来越高。
在大数据分析中，Python语言可以发挥很多作用，比如数据清洗、数据预处理、数据可视化和机器学习模型的构建等。
下面，我们来探讨一下Python语言在大数据分析中的应用。
一、数据清洗数据清洗是大数据分析的第一步，因为海量的数据中往往含有很多错误的数据和无效的数据，而这些数据会对后续分析产生很大的影响。
Python语言通过pandas库提供了强大的数据清洗工具，比如dropna()函数可以删除无效的数据，fillna()函数可以填补缺失值，replace()函数可以替换错误的数据等等。
使用这些函数可以使数据更加准确和可靠，为后续的分析提供基础。
二、数据预处理数据预处理是数据分析的重要一环，因为准确的预处理可以使数据更加有意义。
Python语言通过numpy库和sklearn库提供了很多用于数据预处理的函数，比如StandardScaler()函数可以使数据标准化，OneHotEncoder()函数可以将类别型变量编码为数值型变量，MinMaxScaler()函数可以进行归一化操作等等。
这些函数可以使数据更加符合机器学习算法的需求，从而提高机器学习模型的准确度。
三、数据可视化数据可视化是大数据分析的重要手段，因为数据可视化可以直观地展现数据的特征和规律，帮助分析师更好地理解数据。
Python语言通过matplotlib库和seaborn库提供了丰富的数据可视化工具，比如scatterplot()函数可以用于绘制散点图，barplot()函数可以用于绘制柱状图，heatmap()函数可以用于绘制热力图等等。
这些函数可以使数据更加美观和易读，从而更好地展现数据的特征。
python大数据分析基础实践教程李树青答案
python大数据分析基础实践教程李树青答案大数据技术的使用有很多，而大数据的主要作用是通过对大量数据在各个层面的处理，来对这些数据进行有效的分析和挖掘。
那么大数据应用的哪些方面比较重要呢？大数据与互联网技术相关的选择题。
大数据和云计算有着很大区别，云计算是把所有的数据都储存在云中。
而大数据不同，它需要处理大量的数据。
这就要求我们有很好的编程能力并且熟练掌握大数据，而如果你只是简单地对数据进行存储、处理等操作，是没有什么技术含量的。
对于大数据与云计算技术相关的选择题有:(1)关于如何对海量存储数据进行分析时，要注意哪些方面就选择了大数据技术相关问题进行解答。
一、将多个文件保存到同一个硬盘中，然后通过 HTML、 Java或 Python开发人员进行操作，同时，通过网络将需要分析的数据发送给应用程序。
A、当 A程序请求 B文件时, C程序立即执行 B文件下的一个任务完成了。
在 C程序被访问之前, D程序已经开始执行 A和 B文件中所要处理的任务了；但由于文件格式会有变化，因此它不能识别该消息是哪一层存储介质。
C程序无法处理当前所存在的 B数据。
这个方法只能使用 C编程语言将一个 C程序描述为 Batch并在 Python/Java环境中执行。
在“存储”这个概念中，数据的最上层是硬盘。
数据可分为两种:(1)数据集 A存储在物理硬盘上;(2)数据集 B存入了一台计算机中;(3)数据集 c仅存入了一个计算机。
二、应用程序将处理后的数据存储到服务器上。
数据的处理方式可以分为两种：一种是数据储存；一种是数据分析。
具体来说，数据储存是指应用程序通过将数据存储到内存中来进行操作。
这就需要选择一种方法来存储数据，然后将这些数据分配给需要的对象。
对于存储和处理信息来说，最主要的方式是通过对其进行挖掘、分析并利用其提供的计算资源来满足各种需要。
大数据分析是一种基于机器学习技术的、基于分布式存储平台的新型数据分析方法，通过机器学习，系统能够对海量数据进行分析和挖掘，从而获得有效的数据见解，并利用机器学习方法将这些发现反馈给应用程序，从而优化系统资源使用效率。
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数据的读写操作 错误类型和异常捕获
字符编码问题处理 编写函数处理数据
2018/4/1
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第九部分 第十部分 第十一部分 第十三部分 第十四部分 第十五部分
变量作用域 Python中的模块 Python中的类 正则表达式
日期数据的处理
Numpy基础知识 Pandas数据分析
第十六部分
2018/4/1
Python 与大数据分析
——对外经贸大学信息学院
Python与大数据分 析
•Python基础（5次课） •网络爬虫（2次课） •期中随堂上机考试（1次课）
•金融数据分析案例（2次课）
•文本数据分析案例（3次课）
•图像数据分析（3次课）
4/1/2018 外经贸-信息学院 2
自我介绍
• 刘宁宁 • 对外经济贸易大学信息学院讲师。
• Python也因此分为了Python 3.5派系和Python 2.7派系两大阵营
2018/4/1
外经贸-信息学院
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Python语言的TIOBE INDEX
• TIOBE INDEX:编程语言流行程度排行榜
2018/4/1
外经贸-信息学院
12
Python语言的TIOBE INDEX
• Python曾在2007年和2010年两度被TIOBE排行榜评为“年度编程语言” • 现已成为了第五大流行编程语言（截至2016年10月）
外经贸-信息学院
7
第一部分 初识Python
Python语言的诞生和发展历史 Python语言的特点
2018/4/1
运行环境及安装
外经贸-信息学院
8
Python语言的诞生和发展历史
• Python语言是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言 • Python语言是数据分析师的首选数据分析语言，也是智能硬件的首选语言
• 使用内省“pandas?”查看Pandas的帮助文 档
2018/4/1 外经贸-信息学院 24
基于Qt框架的GUI控制台——qtconsole
• 为终端应用程序提供诸如内嵌图片、多行编辑、语法高亮之类的富文本编辑 功能
XML处理等大量内容，被形象地称为“内置电池”（batteries included）
• Python使用者——“调包侠”
2018/4/1
外经贸-信息学院
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• 优点三：良好的可扩展性 • 大量的第三方模块，覆盖了科学计算、Web开发、数据接口、图形系统等众
多领域，开发的代码通过很好的封装，也可以作为第三方模块给别人使用。
如Pandas、Numpy、Seaborn、Scikit-learn等等 • 优点四：免费、开源
2018/4/1
外经贸-信息学院
16
Python语言的缺点
• 缺点一：运行速度慢 • 缺点二：加密难
• 缺点三：缩进规则
• 缺点四：多线程灾难
2018/4/1
外经贸-信息学院
17
Python语言与Java
2018/4/1
外经贸-信息学院
22
交互式计算和开发环境：IPython
• 输入“?”获得IPython的详细介绍
• 输入“%quickref ”获得IPython的快速参考
2018/4/1 外经贸-信息学院 23
交互式计算和开发环境：IPython
• 输入“help()”查看IPython的帮助文档
2018/4/1
外经贸-信息学院
19
Python语言与R语言的应用场景对比
• 网络爬虫 • 连接数据库
• 内容管理系统
• API构建
• 统计分析 • 互动式图标/面板
2018/4/1
外经贸-信息学院
20
运行环境及安装
• 推荐使用Anaconda进行Python安装、环境配置及工具包管理 • Ipython
数据分析
创建复杂的Web应用程序
动画电影效果
游戏开发
……
智能硬件开发
9
网站开发
2018/4/1
外经贸-信息学院
Python语言的诞生
• Python与蟒蛇有关？
Guido van Rossum
• Guido van Rossum 于1989年在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来
（人称“龟叔”）
的
2018/4/1
外经贸-信息学院
BBC “Monty Python‘s Flying Circus”（蒙提·派森的 飞行马戏团）
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Python语言的发展历史
• Python 2.0版本于2000年10月发布。 • 在2008年12月，Python 3.0发布，此版本没有完全兼容之前的Python 2.0
• qtconsole
• PyCharm
• Jupyter Notebook
• Spyder
2018/4/1
外经贸-信息学院
பைடு நூலகம்21
交互式计算和开发环境：IPython
• IPython鼓励一种“执行-探索”（execute-explore）的工作模式 • 输入代码之后，按下回车，便会立即得到代码运行结果
2018/4/1
外经贸-信息学院
13
Python语言的特点
• 优点一：优雅、简单、明确 （减少花哨、晦涩或以“炫技”为目的的代码）
• 让数据分析师们摆脱了程序本身语法规则的泥潭，更快的进行数据分析
C语言
Python语言
2018/4/1
外经贸-信息学院
14
• 优点二：强大的标准库 • 完善的基础代码库，覆盖了网络通信、文件处理、数据库接口、图形系统、
3
为什么大数据首选是Python呢？
2018/4/1
外经贸-信息学院
4
第一部分
第二部分 第三部分 第四部分
初识Python
基本概念
变量、注释、print函数、数据类型、算术运算符、类型转换
数据的容器
列表、元组、字典、集合
控制结构与推导式
2018/4/1
外经贸-信息学院
5
第五部分 第六部分 第七部分 第八部分
• 专 注 于 对 图 像 分 类 (Visual Object Classification) 、 文 本 处 理 (Natural Language Processing)、模式识别(Pattern Recognition)等方面的研究。
• 6.00@
2018/4/1
外经贸-信息学院
• 动态类型和静态类型 • Python中一切皆对象
• 括号与缩进
• 应用领域
2018/4/1
外经贸-信息学院
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Python语言与R语言
• 机器学习的一把利器 • 可读性强，便于上手
• 灵活性强：可与其他如Web应用程序进行整合 • 以统计推断为导向
• 数据分析之外的领域有所限制 • 包凌乱且一致性较差