数据分析工具python

❶ 如何用python进行数据分析

1、Python数据分析流程及学习路径

数据分析的流程概括起来主要是：读写、处理计算、分析建模和可视化四个部分。在不同的步骤中会用到不同的Python工具。每一步的主题也包含众多内容。

根据每个部分需要用到的工具，Python数据分析的学习路径如下：

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2、利用Python读写数据

Python读写数据，主要包括以下内容：

我们以一小段代码来看：

可见，仅需简短的两三行代码即可实现Python读入EXCEL文件。

3、利用Python处理和计算数据

在第一步和第二步，我们主要使用的是Python的工具库NumPy和pandas。其中，NumPy主要用于矢量化的科学计算，pandas主要用于表型数据处理。

4、利用Python分析建模

在分析和建模方面，主要包括Statsmdels和Scikit-learn两个库。

Statsmodels允许用户浏览数据，估计统计模型和执行统计测试。可以为不同类型的数据和每个估算器提供广泛的描述性统计，统计测试，绘图函数和结果统计列表。

Scikit-leran则是着名的机器学习库，可以迅速使用各类机器学习算法。

5、利用Python数据可视化

数据可视化是数据工作中的一项重要内容，它可以辅助分析也可以展示结果。

❷ 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

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。

❸ 为什么用Python做数据分析

为什么用Python做数据分析

原因如下：

1、python大量的库为数据分析提供了完整的工具集

python拥有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科学计算方面十分有优势，尤其是pandas，在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势，已经成为数据分析中流砥柱的分析工具。

2、比起MATLAB、R语言等其他主要用于数据分析语言，python语言功能更加健全

Python具有强大的编程能力，这种编程语言不同于R或者matlab，python有些非常强大的数据分析能力，并且还可以利用Python进行爬虫，写游戏，以及自动化运维，在这些领域中有着很广泛的应用，这些优点就使得一种技术去解决所有的业务服务问题，这就充分的体现的Python有利于各个业务之间的融合。如果使用Python，能够大大的提高数据分析的效率。

3、python库一直在增加，算法的实现采取的方法更加创新

4、python能很方便的对接其他语言，比如c、java等。

Python最大的优点那就是简单易学。Python代码十分容易被读写，最适合刚刚入门的朋友去学习。我们在处理数据的时候，一般都希望数据能够转化成可运算的数字形式，这样，不管是没学过编程的人还是学过编程的人都能够看懂这个数据。

其实现如今，Python是一个面向世界的编程语言，Python对于如今火热的人工智能也有一定的帮助，这是因为人工智能需要的是即时性，而Python是一种非常简洁的语言，同时有着丰富的数据库以及活跃的社区，这样就能够轻松的提取数据，从而为人工智能做出优质的服务。

通过上面的描述，相信大家已经知道了使用Python做数据分析的优点了。Python语言得益于它的简单方便，使得其在大数据、数据分析以及人工智能方面都有十分明显的存在感，对于数据分析从业者以及想要进入数据分析行业的人来说，简单易学容易上手的优势也是一个优势，所以不管大家是否进入数据分析行业，学习Python是没有坏处的。

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❹ python数据分析是干什么的

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

Python数据分析可以做的事情有很多，具体如下：

第一、检查数据表

Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数来返回数据格式。Lsnull是Python中检查空置的函数，你可以对整个数据进行检查，也可以单独对某一列进行空置检查，返回的结果是逻辑值，包括空置返回True，不包含则返回False。使用unique函数查看唯一值，使用Values函数用来查看数据表中的数值。

第二，数据表清洗

Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包括空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是asstype函数，用来更改数据格式，Rename是更改名称的函数，drop_plicate函数函数重复值，replace函数实现数据转换。

第三，数据预处理

数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组以及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序，使用where函数完成数据分组，使用split函数实现分列。

第四，数据提取

主要是使用三个函数：loc、iloc和ix，其中loc函数按标准值进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按标签和位置进行提取。除了按标签和位置提取数据意外，还可以按照具体的条件进行提取。

第五，数据筛选汇总

Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和count函数还能实现Excel中sumif和countif函数的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。

❺ 数据分析工具有哪些 python

IPython


IPython 是一个在多种编程语言之间进行交互计算的命令行 shell，最开始是用 python 开发的，提供增强的内省，富媒体，扩展的 shell
语法，tab 补全，丰富的历史等功能。IPython 提供了如下特性：

更强的交互 shell(基于 Qt 的终端)

一个基于浏览器的记事本，支持代码，纯文本，数学公式，内置图表和其他富媒体

支持交互数据可视化和图形界面工具

灵活，可嵌入解释器加载到任意一个自有工程里

简单易用，用于并行计算的高性能工具

由数据分析总监，Galvanize 专家 Nir Kaldero 提供。



GraphLab Greate 是一个 Python 库，由 C++ 引擎支持，可以快速构建大型高性能数据产品。

这有一些关于 GraphLab Greate 的特点：

可以在您的计算机上以交互的速度分析以 T 为计量单位的数据量。

在单一平台上可以分析表格数据、曲线、文字、图像。

最新的机器学习算法包括深度学习，进化树和 factorization machines 理论。

可以用 Hadoop Yarn 或者 EC2 聚类在你的笔记本或者分布系统上运行同样的代码。

借助于灵活的 API 函数专注于任务或者机器学习。

在云上用预测服务便捷地配置数据产品。

为探索和产品监测创建可视化的数据。

由 Galvanize 数据科学家 Benjamin Skrainka 提供。

Pandas

pandas 是一个开源的软件，它具有 BSD 的开源许可，为 Python
编程语言提供高性能，易用数据结构和数据分析工具。在数据改动和数据预处理方面，Python 早已名声显赫，但是在数据分析与建模方面，Python
是个短板。Pands 软件就填补了这个空白，能让你用 Python 方便地进行你所有数据的处理，而不用转而选择更主流的专业语言，例如 R 语言。

整合了劲爆的 IPyton 工具包和其他的库，它在 Python 中进行数据分析的开发环境在处理性能，速度，和兼容方面都性能卓越。Pands
不会执行重要的建模函数超出线性回归和面板回归;对于这些，参考 statsmodel 统计建模工具和 scikit-learn 库。为了把 Python
打造成顶级的统计建模分析环境，我们需要进一步努力，但是我们已经奋斗在这条路上了。

由 Galvanize 专家，数据科学家 Nir Kaldero 提供。

PuLP

线性编程是一种优化，其中一个对象函数被最大程度地限制了。PuLP 是一个用 Python
编写的线性编程模型。它能产生线性文件，能调用高度优化的求解器，GLPK，COIN CLP/CBC，CPLEX，和GUROBI，来求解这些线性问题。

由 Galvanize 数据科学家 Isaac Laughlin 提供

Matplotlib



matplotlib 是基于 Python 的
2D(数据)绘图库，它产生(输出)出版级质量的图表，用于各种打印纸质的原件格式和跨平台的交互式环境。matplotlib 既可以用在 python 脚本，
python 和 ipython 的 shell 界面 (ala MATLAB? 或 Mathematica?)，web 应用服务器，和6类 GUI
工具箱。

matplotlib 尝试使容易事情变得更容易，使困难事情变为可能。你只需要少量几行代码，就可以生成图表，直方图，能量光谱(power
spectra)，柱状图，errorcharts，散点图(scatterplots)等，。

为简化数据绘图，pyplot 提供一个类 MATLAB 的接口界面，尤其是它与 IPython
共同使用时。对于高级用户，你可以完全定制包括线型，字体属性，坐标属性等，借助面向对象接口界面，或项 MATLAB 用户提供类似(MATLAB)的界面。

Galvanize 公司的首席科学官 Mike Tamir 供稿。

Scikit-Learn



Scikit-Learn 是一个简单有效地数据挖掘和数据分析工具(库)。关于最值得一提的是，它人人可用，重复用于多种语境。它基于
NumPy，SciPy 和 mathplotlib 等构建。Scikit 采用开源的 BSD 授权协议，同时也可用于商业。Scikit-Learn
具备如下特性：

分类(Classification) – 识别鉴定一个对象属于哪一类别

回归(Regression) – 预测对象关联的连续值属性

聚类(Clustering) – 类似对象自动分组集合

降维(Dimensionality Rection) – 减少需要考虑的随机变量数量

模型选择(Model Selection) –比较、验证和选择参数和模型

预处理(Preprocessing) – 特征提取和规范化

Galvanize 公司数据科学讲师，Isaac Laughlin提供

Spark



Spark 由一个驱动程序构成，它运行用户的 main 函数并在聚类上执行多个并行操作。Spark
最吸引人的地方在于它提供的弹性分布数据集(RDD)，那是一个按照聚类的节点进行分区的元素的集合，它可以在并行计算中使用。RDDs 可以从一个 Hadoop
文件系统中的文件(或者其他的 Hadoop 支持的文件系统的文件)来创建，或者是驱动程序中其他的已经存在的标量数据集合，把它进行变换。用户也许想要 Spark
在内存中永久保存 RDD，来通过并行操作有效地对 RDD 进行复用。最终，RDDs 无法从节点中自动复原。

Spark 中第二个吸引人的地方在并行操作中变量的共享。默认情况下，当 Spark
在并行情况下运行一个函数作为一组不同节点上的任务时，它把每一个函数中用到的变量拷贝一份送到每一任务。有时，一个变量需要被许多任务和驱动程序共享。Spark
支持两种方式的共享变量：广播变量，它可以用来在所有的节点上缓存数据。另一种方式是累加器，这是一种只能用作执行加法的变量，例如在计数器中和加法运算中。

❻ python数据分析是什么

Python本身是一门编程语言，应用于Web开发、爬虫、机器学习等多个领域，但是除了这些，Python大热的一个学习方向——那就是Python数据分析。
在金融领域，Python成为炙手可热的分析工具，这几乎已经成为共识。
1．处理大量数据
我们可以使用Python，对海量数据进行处理；
2．Python可以轻松实现自动
比如你要针对本地某一文件夹下面的文件名进行批量修改，就可以用Python；
3．Python可用来做算法模型

即使是做数据分析的，一些基础的算法模型还是有必要掌握的，Python可以让你在懂一些基础的算法原理的情况下就能搭建一些模型，比如你可以使用聚类算法搭建一个模型去对用户进行分类。

❼ 做数据分析为什么要使用Python

现如今，数据分析中有很多的工具都是十分实用的。由于大数据的发展越来越好，使得使用了大数据分析的企业已经朝着更好的方向发展。正是因为这个原因，数据分析行业的人才也开始变得火热起来，尤其是高端人才，越来越稀缺。当然，对于数据分析这个工作，的确是需要学会一些编程语言的，比如MATLAB，Python，Java等语言。但是对于初学者来说，Python是一个不错的语言，Python语言简单易懂，同时对于大数据分析有很明显的帮助。那么数据分析为什么要使用Python呢？这是因为Python有很多优点，那么优点都是什么呢？下面我们就给大家介绍一下这些优点。
首先说说Python的第一个优点，那就是Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都显得比较活跃，这就是Python作为数据分析的原因之一，python拥有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科学计算方面十分有优势，尤其是pandas，在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势，已经成为数据分析中流砥柱的分析工具。
Python最大的优点那就是简单易学。很多学过Java的朋友都知道，Python语法简单的多，代码十分容易被读写，最适合刚刚入门的朋友去学习。我们在处理数据的时候，一般都希望数据能够转化成可运算的数字形式，这样，不管是没学过编程的人还是学过编程的人都能够看懂这个数据。
当然，Python也具有强大的编程能力，这种编程语言不同于R或者matlab，python有些非常强大的数据分析能力，并且还可以利用Python进行爬虫，写游戏，以及自动化运维，在这些领域中有着很广泛的应用，这些优点就使得一种技术去解决所有的业务服务问题，这就充分的体现的Python有利于各个业务之间的融合。如果使用Python，能够大大的提高数据分析的效率。
其实现如今，Python是一个面向世界的编程语言，Python对于如今火热的人工智能也有一定的帮助，这是因为人工智能需要的是即时性，而Python是一种非常简洁的语言，同时有着丰富的数据库以及活跃的社区，这样就能够轻松的提取数据，从而为人工智能做出优质的服务。
通过上面的描述，相信大家已经知道了使用Python做数据分析的优点了。Python语言得益于它的简单方便，使得其在大数据、数据分析以及人工智能方面都有十分明显的存在感，对于数据分析从业者以及想要进入数据分析行业的人来说，简单易学容易上手的优势也是一个优势，所以不管大家是否进入数据分析行业，学习Python是没有坏处的。

❽ python可以做数据分析吗

Python已成为数据分析和数据科学事实上的标准语言和标准平台之一。

下面是Python生态系统为数据分析师和数据科学家提供的常用程序库。

• NumPy：这是一个通用程序库，不仅支持常用的数值数组，同时提供了用于高效处理这些数组的函数。

• SciPy：这是Python的科学计算库，对NumPy的功能进行了大量扩充，同时也有部分功能是重合的。Numpy和SciPy曾经共享基础代码，后来分道扬镳了。

• Pandas：这是一个用于数据处理的程序库，不仅提供了丰富的数据结构，同时为处理数据表和时间序列提供了相应的函数。

• Matplotlib：这是一个2D绘图库，在绘制图形和图像方面提供了良好的支持。当前，Matplotlib已经并入SciPy中并支持NumPy。

• IPython：这个库为Python提供了强大的交互式Shell，也为Jupyter提供了内核，同时还支持交互式数据可视化功能。

• Jupyter Notebook：它提供了一个基于Web的交互式shell，可以创建和共享支持可实时代码和可视化的文档。Jupyter Notebook通过IPython提供的内核支持多个版本的Python。

python可以说是数据分析一大利器。