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  • http://www.360doc.com/content/15/0412/10/17132703_462592209.shtml1、pandasPandas包含高级数据结构,以及和让数据分析变得快速、简单的工具。它建立在NumPy之上,使以NumPy为中心的应用变得简单。Pandas是进行...

    http://www.360doc.com/content/15/0412/10/17132703_462592209.shtml

    1、pandasPandas包含高级数据结构,以及和让数据分析变得快速、简单的工具。它建立在NumPy之上,使以NumPy为中心的应用变得简单。

    Pandas是进行数据清洗/整理(data munging)的最好工具。

    http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html

    2、numpy对于科学计算,它是Python创建的所有更高层工具的基础,NumPy不提供高级数据分析功能,但有了对NumPy数组和面向数组的计算的理解,能帮助你更有效地使用像Pandas之类的工具。

    参考视频教程  https://vimeo.com/77263537

    3、scipyScipy库依赖于NumPy,它提供便捷和快速的N维向量数组操作。SciPy库的建立就是和NumPy数组一起工作,并提供许多对用户友好的和有效的数值例程,如:数值积分和优化。SciPy提供模块用于优化、线性代数、积分以及其它数据科学中的通用任务。

    参考教程 https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/

    4、matplotlibMatlplotlib是Python的一个可视化模块。它让你方便地制作线条图、饼图、柱状图以及其它专业图形。使用Matplotlib,你可以定制所做图表的任一方面。在IPython中使用时,Matplotlib有一些互动功能,如:缩放和平移。它支持所有的操作系统下不同的GUI后端(back ends),并且可以将图形输出为常见地矢量图和图形格式,如:PDF、SVG、JPG、PNG、BMP和GIF等。

    5、Scikit-learnScikit-learn是一个用于机器学习的Python模块。它建立在Scipy之上,提供了一套常用机器学习算法,让使用者通过一个统一的接口来使用。Scikit-learn有助于你迅速地在你的数据集上实现流行的算法。

    内置各算法教程   http://scikit-learn.org/stable/user_guide.html

    这些教程都非常适合初学者。不过,在学习这些教程前,先要熟悉Python语言的基本编程知识。

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  • 无论你是从事开发、爬虫、甚至数据分析Python都有大量的给与支持,简化了代码的工程量。下面小编将介绍几个学习数据分析不得不会用的Python库。1.NumpyPython没有提供数组的功能,Numpy弥补了这一缺陷,可以提供...

    Python之所以受到越来越多编程爱好者的青睐,主要是因为它的代码便捷,容易学习的特点。Python的库就是为了满足Python这个特点而存在的。无论你是从事开发、爬虫、甚至数据分析,Python都有大量的库给与支持,简化了代码的工程量。下面小编将介绍几个学习数据分析不得不会用的Python库。

    1.Numpy

    Python没有提供数组的功能,Numpy弥补了这一缺陷,可以提供数组支持以及相应的高效处理函数,是Python数据分析的基础。它也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库,且其数据类型对Python数据分析十分有用。

    Numpy提供了两种基本的对象:ndarray和ufunc。ndarray是存储单一数据类型的多维数组,而ufunc是能够对数组进行处理的函数。Numpy的功能:

    N维数组,一种快速、高效使用内存的多维数组,他提供矢量化数学运算。可以不需要使用循环,就能对整个数组内的数据进行标准数学运算。Numpy不提供高级数据分析功能,但可以更加深刻的理解Numpy数组和面向数组的计算。

    2.Pandas

    Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具,包含Series、DataFrame等高级数据结构和工具,安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。

    Pandas是Python的一个数据分析包,Pandas最初被用作金融数据分析工具而开发出来,因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。

    Pandas是为了解决数据分析任务而创建的,Pandas纳入了大量的库和一些标准的数据模型,提供了高效的操作大型数据集所需要的工具。Pandas提供了大量是我们快速便捷的处理数据的函数和方法。Pandas包含了高级数据结构,以及让数据分析变得快速、简单的工具。它建立在Numpy之上,使得Numpy应用变得简单。

    带有坐标轴的数据结构,支持自动或明确的数据对齐。这能防止由于数据结构没有对齐,以及处理不同来源、采用不同索引的数据而产生的常见错误。使用Pandas更容易处理丢失数据并且可以配合数据库使用(如:基于SQL的数据库)。可以说,Pandas是进行数据清洗、整理的最好工具。

    3.Matplotlib

    Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库,是主要用于绘制数据图表的Python库,提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口,可以方便用户轻松掌握图形的格式,绘制各类可视化图形。

    Matplotlib是Python的一个可视化模块,他能方便的只做线条图、饼图、柱状图以及其他专业图形。使用Matplotlib,可以定制所做图表的任一方面。它可以将图形输出为常见的矢量图和图形测试,如PDF SVG JPG PNG BMP GIF等。通过数据绘图,我们可以将枯燥的数字转化成人们容易接收的图表。Matplotlib有一套允许定制各种属性的默认设置,可以控制图的每一个默认属性:图像大小、每英寸点数、线宽、色彩和样式、子图、坐标轴、网个属性、文字和文字属性。

    4. SciPy

    SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合,包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等,这些对数据分析和挖掘十分有用。

    5. Scikit-Learn

    Scikit-Learn是基于Python机器学习的模块,基于BSD开源许可证。Scikit-Learn的安装需要Numpy Scopy Matplotlib等模块,Scikit-Learn的主要功能分为六个部分,分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据预处理。Scikit-Learn自带一些经典的数据集,比如用于分类的iris和digits数据集,还有用于回归分析的boston house prices数据集。该数据集是一种字典结构,数据存储在.data成员中,输出标签存储在.target成员中。Scikit-Learn建立在Scipy之上,提供了一套常用的机器学习算法,通过一个统一的接口来使用,Scikit-Learn有助于在数据集上实现流行的算法。Scikit-Learn还有一些库,比如:用于自然语言处理的Nltk、用于网站数据抓取的Scrappy、用于网络挖掘的Pattern、用于深度学习的Theano等。

    总结

    Python有着像Matlab一样强大的数值计算工具包Numpy;有着绘图工具包Matplotlib;有着科学计算工具包Scipy。Python能直接处理数据,而Pandas几乎可以像SQL那样对数据进行控制。Matplotlib能够对数据和记过进行可视化,快速理解数据。Scikit-Learn提供了机器学习算法的支持。

    用Python做数据分析,你再也不用担心哪个环节进行不下去了。Python的各种库可以帮你一站式搞定。是不是有要学习Python的冲动啦,那就赶紧行动吧!

    PS.了解更多内容可以关注公众号<数据分析Young OG>

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  • 根据调查结果,十大最常用的数据工具中有八个来自或利用Python。...与数据分析相关的Python库很多,比如Numpy、pandas、matplotlib、scipy等,数据分析的操作包括数据的导入和导出、数据筛选、数据描述、数据处...

    根据调查结果,十大最常用的数据工具中有八个来自或利用Python。Python广泛应用于所有数据科学领域,包括数据分析、机器学习、深度学习和数据可视化。不过你知道如何利用Python做数据分析吗?需要学习哪些知识?下面就给大家讲解一下。

    与数据分析相关的Python库很多,比如Numpy、pandas、matplotlib、scipy等,数据分析的操作包括数据的导入和导出、数据筛选、数据描述、数据处理、统计分析、可视化等等。接下来我们看一下如何利用Python完成数据的分析。d130c7bc97494e69bcf5ca5d8365e19bd00d016a.png

    生成数据表

    常见的生成方法有两种,第一种是导入外部数据,第二种是直接写入数据,Python支持从多种类型的数据导入。在开始使用Python进行数据导入前需要先导入pandas库,为了方便起见,我们也同时导入Numpy库。代码是最简模式,里面有很多可选参数设置,例如列名称、索引列、数据格式等等。

    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。Isnull是Python中检验空值的函数,你可以对整个数据表进行检查,也可以单独对某一列进行空值检查,返回的结果是逻辑值,包含空值返回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。

    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含空值的数据,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astype函数,用来更改数据格式,Rename是更改列名称的函数,drop_duplicates函数删除重复值,replace函数实现数据替换。

    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的统计和分析工作,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。

    数据提取

    主要是使用三个函数:loc、iloc和ix,其中loc函数按标签值进行提取,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起数据以外,还可以按具体的条件进行数据,比如使用loc和isin两个函数配合使用,按指定条件对数据进行提取。

    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。groupby是进行分类汇总的函数,使用方法很简单,制定要分组的列名称就可以,也可以同时制定多个列名称,groupby 按列名称出现的顺序进行分组。

    如果你想更多的了解Python,点击以下视频跳转链接:

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  • 让我们开始数据分析 数据分析基础需要掌握哪些,毫无疑问,是我列出的这几个的使用 numpy: 中文版 matplotlib: 中文版 ...pandas: 功能强大的Python数据分析工具包 软件包概述 10分钟入门pandas s...

    让我们开始数据分析

    • 数据分析基础需要掌握哪些,毫无疑问,是我列出的这几个库的使用

    • numpy: 中文版
    • matplotlib: 中文版
    • pandas: 中文版to: pandas译本: pandas-0.22
      个人比较喜欢看中文版,这里就不列出英文版,需要可以搜官方文档
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      Pandas

      pandas: 功能强大的Python数据分析工具包
    • 软件包概述
    • 10分钟入门pandas
      • s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8]) : Series对象
      • dates = pd.date_range('20130101', periods=6) : 生成时间
      • df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=list('ABCD')):生成DataFrame 对象
      • df.[方法,属性: dtypes, head(), index, columns, describe(), T, sort_index(axis=1, ascending=False), sort_values(by='B'), ]
      • 切片方式, 标签选择: [df[0:3], df.loc[dates[0]], df.loc[:,['A','B']], df.loc[dates[0],'A'], df.at[dates[0],'A'], df.iloc[3:5,0:2], df.iat[1,1], df[df.A > 0], ]
      • 过滤:[df2[df2['E'].isin(['two','four'])], ]
      • 缺失数据[df1.dropna(how='any'), df1.fillna(value=5), pd.isna(df1)]
      • 基础操作[mean(), shift(2)]

    numpy

    matplotlib

    转载于:https://www.cnblogs.com/yymor/p/10193990.html

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