python數據科學速查表

A. python數據分析-科學計數法

用python進行數據分析時，查看數據，經常發生數據被自動顯示成科學記數法的模式，或者多行多列數據只顯示前後幾行幾列，中間都是省略號的情形。

import numpy as npnp.set_printoptions(suppress=True, threshold=np.nan)

suppress=True 取消科學記數法

threshold=np.nan 完整輸出（橋卜閉沒有省略號）

display.[max_categories, max_columns, max_colwidth, max_info_columns, max_info_rows, max_rows, max_seq_items, memory_usage, multi_sparse, notebook_repr_html, pprint_nest_depth, precision, show_dimensions]

詳細介紹文檔： pd.set_option

可以在pd.set_option設置display.float_format參敏裂數來以政策小數顯示，比如下面設置顯示到小數點後3位

pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.3f' % x)

set_option中還有其它一些控制設置，包括默認顯示列數，行數等等

pd.set_option('display.max_columns',5, 'display.max_rows', 100)

import pandas as pdpd.set_option('display.max_columns', 10000, 'display.max_rows', 10000)

display.max_columns 顯示最大列數

display.max_rows 顯示最大行數

1、pd.set_option(『expand_frame_repr』, False)

True就是可以換行顯示。設置成False的時候不允許換行

2、pd.set_option(『display.max_rows』弊枝, 10)

pd.set_option(『display.max_columns』, 10)

顯示的最大行數和列數，如果超額就顯示省略號，這個指的是多少個dataFrame的列。如果比較多又不允許換行，就會顯得很亂。

3、pd.set_option(『precision』, 5)

顯示小數點後的位數

4、pd.set_option(『large_repr』, A)

truncate表示截斷，info表示查看信息，一般選truncate

5、pd.set_option(『max_colwidth』, 5)

列長度

6、pd.set_option(『chop_threshold』, 0.5)

絕對值小於0.5的顯示0.0

7、pd.set_option(『colheader_justify』, 『left』)

顯示居中還是左邊，

8、pd.set_option(『display.width』, 200)

橫向最多顯示多少個字元， 一般80不適合橫向的屏幕，平時多用200.

np.set_printoptions(precision=None, threshold=None, edgeitems=None, linewidth=None, suppress=None, nanstr=None, infstr=None, formatter=None)

參數：

precision 設置浮點數的精度 （默認值：8）

threshold 設置顯示的數目（超出部分省略號顯示， np.nan是完全輸出，默認值：1000）

edgeitems 設置顯示前幾個，後幾個 （默認值：3）

suppress 設置是否科學記數法顯示 （默認值：False）

示例如下：

import numpy as npnp.set_printoptions(precision=4, threshold=8, edgeitems=4, linewidth=75, suppress=True, nanstr='nan', infstr='inf')print("precision=4, 浮點數精確小數點後4位: ", np.array([1.23446789]))print("threshold=8, edgeitems=4, 顯示8個，前4後4: ", np.arange(10))np.set_printoptions(formatter={'all': lambda x :'int:'+str(-x)})print("formatter, 格式化輸出: ", np.arange(5))

輸出如下：

[圖片上傳失敗...(image-15f596-1587702700460)]

注意：precision自動四捨五入

詳細介紹文檔: np.set_printoptions

pd.set_option

pd.set_option(pat, value)

B. 如何學習python數據分析

第一階段：Python編程語言核心基礎

快速掌握一門數據科學的有力工具。

第二階段：Python數據分析基本工具

通過介基猛或紹NumPy、Pandas、MatPlotLib、Seaborn等工知巧具，快速具備數據分析的專業范兒。

第三階段：Python語言描述的數學基礎

概率統計、線性代數、時間序列分析、隨機過程是構建數據科學的基石，這里獨樹一幟，通過python語言描述這些數學，快速讓數學知識為我所用，融會貫通。

第四階段：機器學習典型演算法專題

這一部分利用前面介紹的基礎知識，對搏伍機器學習的常用核心演算法進行抽絲剝繭、條分縷析、各個擊破。

第五階段：實戰環節深度應用

在這一部分利用已有的知識進行實戰化的數據分析，例如：對基金投資策略、城市房屋租賃等熱門數據展開圍獵。

C. python可以做數據分析嗎

Python已成為數據分析和數據科學事實上的標准語言和標准平台之一。

下面是Python生態系統為數據分析師和數據科學家提供的常用程序庫。

• NumPy：這是一個通用程序庫，不僅支持常用的數值數組，同時提供了用於高效處理這些數組的函數。

• SciPy：這是Python的科學計算庫，對NumPy的功能進行了大量擴充，同時也有部分功能是重合的。Numpy和SciPy曾經共享基礎代碼，後來分道揚鑣了。

• Pandas：這是一個用於數據處理的程序庫，不僅提供了豐富的數據結構，同時為處理數據表和時間序列提供了相應的函數。

• Matplotlib：這是一個2D繪圖庫，在繪制圖形和圖像方面提供了良好的支持。當前，Matplotlib已經並入SciPy中並支持NumPy。

• IPython：這個庫為Python提供了強大的互動式Shell，也為Jupyter提供了內核，同時還支持互動式數據可視化功能。

• Jupyter Notebook：它提供了一個基於Web的互動式shell，可以創建和共享支持可實時代碼和可視化的文檔。Jupyter Notebook通過IPython提供的內核支持多個版本的Python。

python可以說是數據分析一大利器。

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E. python怎麼做數據分析

無論是自學還是怎麼的，記住自己學習Python的目標——從事數據科學，而非Python軟體開發。所以，Python入門的方向，應該是掌握Python所有的相關概念、基礎知識，為後續Python庫的學習打基礎。

需要掌握的數據分析基本庫有

Numpy

Numpy是Python科學計算的基礎包。

Pandas

它提供了復雜精細的索引功能，能更加便捷地完成重塑、切片和切塊、聚合以及選取數據子集等操作。因為數據操作、准備、清洗是數據分析最重要的技能，所以Pandas也是學習的重點。

Matplotlib

Matplotlib是最流行的用於繪制圖表和其它二維數據可視化的Python庫，它非常適合創建出版物上用的圖表。

Scikit-learn

Scikit-learn是Python的通用機器學習工具包。它的子模塊包括分類、回歸、聚類、降維、選型、預處理，對於Python成為高效數據科學編程語言起到了關鍵作用。

只需要學習Python入門的知識以及4個數據分析相關的庫，就能上手使用Python進行數據分析了。另外如果需要獲取外部網站數據的話，還需要學習爬蟲。