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当我深入 lux tech academy 的第二周学习时,我们开始接触 python 作为初学者语言。以下概述了 python 作为数据分析工具的介绍。我看过很多数据分析师的视频,大多数都推荐使用python进行数据分析,为什么? python 是一种流行的数据分析编程语言,因为它提供了多功能性、灵活性、庞大的库和可视化功能来处理大型数据集。它还适合数据分析,因为它与 bi 工具和数据库完美融合。
python 是数据分析的首选,因为:
以下是python在数据分析中的一些应用
pip install pandas
然后运行:
立即学习“Python免费学习笔记(深入)”;
import pandas as pd
从那里,将数据集加载到 pandas 数据框中。
探索性数据分析 (eda)
python 使用 matplotlib、seaborn 和 pandas 等库帮助进行数据探索和可视化。使用 python 编码有助于使用描述性统计、数据透视表等来理解数据分布和关系。
机器学习
python 提供了有助于机器学习的库,例如 scikit-learn 和 tensor flow。
数据分析师在日常生活中如何使用python?
导入数据
各种 python 库(例如 numpy、pandas、beautifulsoup)有助于从各种来源导入数据,例如:csv 文件和 excel 电子表格、sql 数据库、web api 以及抓取 html/xml 页面和云存储。要使用的库的选择取决于数据的类型和结构。
python 中的 eda
在现实世界中,数据通常包含错误,例如缺失值,有时可能不准确,因此需要进行一些清理。 python 中的探索性数据分析通过以下方式帮助数据清理:识别异常、处理缺失数据、检查和修复数据类型、将原始数据转换为有用且可靠的数据集以供分析。
转换数据以获取见解
清理数据后,python 可以进行各种转换,例如数据透视表、连接数据集以及更改数据类型和格式。
使用 python 进行描述性分析
scipy 库具有描述性和推理性统计功能,而 matplotlib 和 seaborn 则有助于数据可视化。
python 是一门有趣的语言,我可以证明它对初学者很友好。请随时在评论部分留下任何问题/评论。
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