怎么用python做数据分析，利用Python进行数据分析

怎么用python做数据分析
数据分析师这歌职业变得越来越重要，数据分析能力也变的尤为重要。而Python作为数据分析一门重要的工具。
其实，python这门编程软件入门很简单。但真正要达到较高的水平得下苦功。一般，知道python的基础知识就可以开始了，像输入、输出、数据类型等等
掌握基本的编程之后，就可以进行简单的数据处理。为什么大家喜欢用python来数据分析呢，因为它有很多的库，一般常用的有Numpy、Pandas、SciPy、Matplotpb 。高深的还有Scikit-Learn、Keras 。
Numpy主要针对数组数据的一些相关处理。如果想要了解全面的numpy用法，可以在交互环境中输入help（numpy）。或者查看官网的文档。
Pandas则比较高级，可以处理Series、DataFrame等高级数据结构和工具。
Matplotpb主要用来绘制数据图表，它可以提供各类图形的绘制。
其他的一些库，可以在遇到的时候学习，不能光学不用。
利用Python进行数据分析《用Python进行数据分析第一版》：
《用Python进行数据分析第二版》
这里分享一份由 DataCamp大佬整理的Python科学速查表。
英文版
中文翻译版：
一共二十余份的内容，足以让你的学习生涯变得轻松几分。
python如何做数据分析的数表用Python做数据分析，大致流程如下：
1、数据获取
可以通过SQL查询语句来获取数据库中想要数据。Python已经具有连接sql server、mysql、orcale等主流数据库的接口包，比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。
2、数据存储
企业当中的数据存储，通过通过数据库如Mysql来存储与管理，对于非结构化数据的存储可以使用MongoDB等。对于使用Python进行网络抓取的数据，我们也可以使用pymysql包快速地将其存储到Mysql中去。
3、数据预处理/数据清洗
大多数情况下，原始数据是存在格式不一致，存在异常值、缺失值等问题的，而不同项目数据预处理步骤的方法也不一样。Python做数据清洗，可以使用Numpy和Pandas这两个工具库。
4、数据建模与分析
常见的数据挖掘模型有：分类、聚类、回归等，这些常见的算法模型，Python也有Scikit-learn和Tensorflow工具库来支持。
5、数据可视化分析
在数据可视化方面，Python有Matplotlib、Seaborn、Pyecharts等工具库可用。
如何用python做数据分析代码首先，是数据分析的模块，numpy 高效处理数据，提供数组支持，很多模块都依赖它，比如pandas，scipy，matplotlib都依赖他，所
以这个模块都是基础。所以必须先安装numpy 。
然后，pandas 主要用于进行数据的采集与分析，scipy 主要进行数值计算。同时支持矩阵运算，并提供了很多高等数据处理功能，比如
积分，微分方程求样等。matplotlib 作图模块，结合其他数据分析模块，解决可视化问题，statsmodels 这个模块主要用于统计分析，
Gensim 这个模块主要用于文本挖掘，sklearn，keras 前者机器学习，后者深度学习。
然后，安装的numpy版本一定要是带mkl版本的，没有返回值的，修改原处的值，这里等于修改了Xx.max() # 最大值，对二维数组都管
用x.min() # 最小值，对二维数组都管用x1=x[1:3] # 取区间，和python的列表没有区别。
然后，通过pandas导入数据，pandas支持多种输入格式，我这里就简单罗列日常生活最常用的几种，对于更多的输入方式可以查看源码
后者官网。csv文件导入后显示输出的话，是按照csv文件默认的行输出的，有多少列就输出多少列。
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利用python进行数据分析原书第2版pandas专门为处理表格和混杂数据设计
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
Series 类似于一维数组+索引
data = http://www.baifabohui.com/smjk/pd.Series([1,2,3,4,5]) 生成Series数据
data.values data.index
pd.Series([1,2],index = ['a','b']) 设置索引
data['a'] 通过索引选取Series中单个或一组值
data[data%2==0] 进行类似numpy数组的运算index仍会保留
'a' in data
pd.Series(python字典) 可以通过python字典创建Series
可以通过设置index改变Series元素顺序
【怎么用python做数据分析，利用Python进行数据分析】缺失值用NaN表示
pd.isnull(data) 检测缺失数据
pd.notnull
data1 + data2 可以根据索引自动对齐数据进行运算，类似join操作
data.name data.index.name 可赋值
index可以通过赋值方式修改
pd.DataFrame(XXX)传入元素为等长列表或np数组组成的字典可以生成DataFrame数据，字典key值为列名
frame.head() 前五行
pd.DataFrame(XXX, columns = [xxx], index = [xxxxx]) 可能产生NaN
frame['a'] 取列名为a的一列数据等价于 frame.a（此时a需要是合理的变量名）可以以列表形式取多列数据返回的Series序列索引与原DataFrame相同
frame.loc[0] 行选取
可以用一个Series/值对某列赋值，需要长度相等
对不存在的列赋值可创建新列
del frame[列名] 删除列
通过索引方式返回数据视图，修改此返回数据也会影响源数据，Series.copy()可以创建副本
嵌套字典传给DataFrame，外层字典的键作为列名，内层键作为行索引
frame.T 转置
frame.reindex(新索引列表) 根据新索引重排，若索引值当前不存在则NaN
列可以用columns关键字重新索引
obj3 = pd.Series(['blue', 'purple', 'yellow'], index=[0, 2, 4])
obj3.reindex(range(6), method='ffill') ffill实现前向值填充
reindex可以修改（行）索引和列。只传递一个序列时，会重新索引结果的行，列可以用columns关键字重新索引
Series索引
series(索引列表/数值范围切片) 选取对应元素

文章插图
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怎么用python做数据分析，利用Python进行数据分析

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