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NumPy:這是一個(gè)通用程序庫(kù),不僅支持常用的數(shù)值數(shù)組,同時(shí)提供了用于高效處理這些數(shù)組的函數(shù)。
SciPy:這是Python的科學(xué)計(jì)算庫(kù),對(duì)NumPy的功能進(jìn)行了大量擴(kuò)充,同時(shí)也有部分功能是重合的。Numpy和SciPy曾經(jīng)共享基礎(chǔ)代碼,后來分道揚(yáng)鑣了。
Pandas:這是一個(gè)用于數(shù)據(jù)處理的程序庫(kù),不僅提供了豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),同時(shí)為處理數(shù)據(jù)表和時(shí)間序列提供了相應(yīng)的函數(shù)。
Matplotlib:這是一個(gè)2D繪圖庫(kù),在繪制圖形和圖像方面提供了良好的支持。當(dāng)前,Matplotlib已經(jīng)并入SciPy中并支持NumPy。
IPython:這個(gè)庫(kù)為Python提供了強(qiáng)大的交互式Shell,也為Jupyter提供了內(nèi)核,同時(shí)還支持交互式數(shù)據(jù)可視化功能。
Jupyter Notebook:它提供了一個(gè)基于Web的交互式shell,可以創(chuàng)建和共享支持可實(shí)時(shí)代碼和可視化的文檔。Jupyter Notebook通過IPython提供的內(nèi)核支持多個(gè)版本的Python。
用python做數(shù)據(jù)分析(bi數(shù)據(jù)分析工具有哪些)
大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于用python做數(shù)據(jù)分析的問題,以下是小編對(duì)此問題的歸納整理,讓我們一起來看看吧。
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本文目錄:
一、python可以做數(shù)據(jù)分析嗎?
Python已成為數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)事實(shí)上的標(biāo)準(zhǔn)語言和標(biāo)準(zhǔn)平臺(tái)之一。
下面是Python生態(tài)系統(tǒng)為數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家提供的常用程序庫(kù)。
python可以說是數(shù)據(jù)分析一大利器。
二、《利用python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》讀書筆記1
讀取json內(nèi)容:
建立只有‘tz’時(shí)區(qū)字段的列表。因?yàn)椴皇敲總€(gè)字典實(shí)例都有tz字段,所以要加上if 'tz' in rec。否則會(huì)報(bào)錯(cuò)。
統(tǒng)計(jì)每種時(shí)區(qū)的出現(xiàn)次數(shù):
方法一:
先統(tǒng)計(jì)次數(shù),生成{時(shí)區(qū)1:次數(shù),時(shí)區(qū)2:次數(shù)....}形式的字典。
再對(duì)字典進(jìn)行排序。
統(tǒng)計(jì)次數(shù)方法(1):
統(tǒng)計(jì)次數(shù)方法(2):
排序
其中counts.items()是將字典中的鍵值對(duì)以元組的形式放進(jìn)列表里。
例:counts:
{u'America/Montreal': 9, u'America/Anchorage': 5, u'Asia/Seoul': 5}
counts.items():
[(u'America/Montreal', 9), (u'America/Anchorage', 5), (u'Asia/Seoul', 5)]
而這句:value_key_pairs=[(count,tz) for tz, count in counts.items()]則是對(duì)返回的鍵,值對(duì)元組的位置做了調(diào)換。
例:[(9, u'America/Montreal'), (5, u'America/Anchorage'), (5, u'Asia/Seoul')]
value_key_pairs.sort()中 list.sort()方法只能用于列表,是對(duì)原列表進(jìn)行排序。默認(rèn)升序。需要降序則value_key_pairs.sort(reverse=False)
關(guān)于排序的知識(shí)詳細(xì)參考: http://www.cnblogs.com/freemao/p/3869994.html
方法二:使用Counter類
Counter類的目的是用來跟蹤值出現(xiàn)的次數(shù)。它是一個(gè)無序的容器類型,以字典的鍵值對(duì)形式存儲(chǔ),其中元素作為key,其計(jì)數(shù)作為value。計(jì)數(shù)值可以是任意的Interger(包括0和負(fù)數(shù))。Counter類和其他語言的bags或multisets很相似。
詳細(xì)參考: http://www.jb51.net/article/85542.htm
方法三:用pandas計(jì)數(shù)
注意里面有空值
此時(shí)的tz_counts如下。注意空字符串變成了unknow。以及增加了missing計(jì)數(shù)。
使用前十的數(shù)據(jù),利用plot方法生成一張水平條形圖。
總結(jié):
1.往字典里存數(shù)據(jù)需要先初始化字典。可使用defaultdict函數(shù):
2.清洗數(shù)據(jù),有的數(shù)據(jù)沒有某個(gè)字段,一是要替換掉這些缺失值,可用fillna方法替換。二是要注意有沒有空字符串,這種數(shù)據(jù)可通過布爾型數(shù)組索引來替換掉。
3.對(duì)某個(gè)字段的值的出現(xiàn)次數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),可使用三種方法
(1)新建一個(gè)字典,用以統(tǒng)計(jì)每個(gè)值的出現(xiàn)次數(shù)。再將該字典轉(zhuǎn)換為列表,對(duì)列表進(jìn)行排序。
(2)使用counter類進(jìn)行次數(shù)統(tǒng)計(jì)并排序。
(3)先將json轉(zhuǎn)換為DataFrame對(duì)象,再對(duì)其tz字段使用pandas的value_counts()方法進(jìn)行次數(shù)統(tǒng)計(jì)并排序。
三、Python能做數(shù)據(jù)分析嗎?
Python能做數(shù)據(jù)分析
首先因?yàn)镻ython可以輕松地集成C、C++、Fortran代碼,一些底層用C寫的算法封裝在python包里后性能非常高效。并且Python與Ruby都有大量的daoWeb框架,因此用于網(wǎng)站的建設(shè),另一方面?zhèn)€人覺得因?yàn)镻ython作為解釋性語言相對(duì)編譯型語言更為簡(jiǎn)單,可以通過簡(jiǎn)單的腳本處理大量的數(shù)據(jù)。而組織內(nèi)部統(tǒng)一使用的語言將大大提高工作效率。
Python是一種面向?qū)ο蟆⒅弊g式計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語言,由Guido van Rossum于1989年底發(fā)明。由于他簡(jiǎn)單、易學(xué)、免費(fèi)開源、可移植性、可擴(kuò)展性等特點(diǎn),Python又被稱之為膠水語言。下圖為主要程序語言近年來的流行趨勢(shì),Python受歡迎程度扶搖直上。
由于Python擁有非常豐富的庫(kù),使其在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域也有廣泛的應(yīng)用。
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四、python怎么做數(shù)據(jù)分析
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煉數(shù)成金:Python數(shù)據(jù)分析。Python是一種面向?qū)ο?、直譯式計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語言。也是一種功能強(qiáng)大而完善的通用型語言,已經(jīng)具有十多年的發(fā)展歷史,成熟且穩(wěn)定。Python 具有腳本語言中最豐富和強(qiáng)大的類庫(kù),足以支持絕大多數(shù)日常應(yīng)用。 Python語法簡(jiǎn)捷而清晰,具有豐富和強(qiáng)大的類庫(kù)。它常被昵稱為膠水語言,它能夠很輕松的把用其他語言制作的各種模塊(尤其是C/C++)輕松地聯(lián)結(jié)在一起。
課程將從Python的基本使用方法開始,一步步講解,從ETL到各種數(shù)據(jù)分析方法的使用,并結(jié)合實(shí)例,讓學(xué)員能從中借鑒學(xué)習(xí)。
課程目錄:
Python基礎(chǔ)
Python的概覽——Python的基本介紹、安裝與基本語法、變量類型與運(yùn)算符
了解Python流程控制——條件、循環(huán)語句與其他語句
常用函數(shù)——函數(shù)的定義與使用方法、主要內(nèi)置函數(shù)的介紹
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以上就是關(guān)于用python做數(shù)據(jù)分析相關(guān)問題的回答。希望能幫到你,如有更多相關(guān)問題,您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢,客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。
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