Einführung in Python zur Datenanalyse

Was ist Python?

Python ist eine beliebte Programmiersprache. Es wurde von Guido van Rossum erstellt und 1991 veröffentlicht.

Es wird verwendet für:

2. Webentwicklung (serverseitig),
3. Softwareentwicklung,
4. Mathematik,
5. Systemskripting.

*Was kann Python?
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• Python kann auf einem Server zum Erstellen von Webanwendungen verwendet werden.
• Python kann zusammen mit Software zum Erstellen von Workflows verwendet werden.
• Python kann eine Verbindung zu Datenbanksystemen herstellen. Es kann auch Dateien lesen und ändern.
• Python kann verwendet werden, um große Datenmengen zu verarbeiten und komplexe Mathematik durchzuführen.

• Python kann für Rapid Prototyping oder für die produktionsreife Softwareentwicklung verwendet werden
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  Warum Python?

• Python funktioniert auf verschiedenen Plattformen (Windows, Mac, Linux, Raspberry Pi usw.).

• Python hat eine einfache Syntax, die der englischen Sprache ähnelt.

• Python verfügt über eine Syntax, die es Entwicklern ermöglicht, Programme mit weniger Zeilen als einige andere Programmiersprachen zu schreiben.

• Python läuft auf einem Interpretersystem, was bedeutet, dass Code ausgeführt werden kann, sobald er geschrieben wird. Dies bedeutet, dass das Prototyping sehr schnell erfolgen kann.

• Python kann prozedural, objektorientiert oder funktional behandelt werden.
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Warum Python für die Datenanalyse verwenden?

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Einfaches Erlernen: Die Syntax von Python ist klar und intuitiv, sodass es auch für Anfänger zugänglich ist.

Umfangreiche Bibliotheken: Python bietet leistungsstarke Bibliotheken, die speziell für die Datenanalyse entwickelt wurden, wie zum Beispiel:

Pandas: Zur Datenmanipulation und -analyse.
NumPy: Für numerische Berechnungen.
Matplotlib & Seaborn: Zur Datenvisualisierung.
SciPy: Für wissenschaftliches und technisches Rechnen.
Statistikmodelle: Für statistische Modellierung.
Community und Ressourcen: Eine große Community bedeutet zahlreiche Ressourcen, Tutorials und Foren zur Unterstützung.

Wichtige Bibliotheken für die Datenanalyse
Pandas

Wird zur Datenmanipulation und -analyse verwendet.
Bietet Datenstrukturen wie DataFrames und Serien, die die Handhabung und Analyse strukturierter Daten vereinfachen.
Zu den üblichen Vorgängen gehören das Filtern, Gruppieren, Aggregieren und Zusammenführen von Datensätzen.
Python
Code kopieren
Pandas als PD importieren

Laden Sie einen Datensatz

df = pd.read_csv('data.csv')

Zeigen Sie die ersten Zeilen an

print(df.head())
NumPy

Bietet Unterstützung für große, mehrdimensionale Arrays und Matrizen.
Bietet mathematische Funktionen zur Bearbeitung dieser Arrays.
Python
Code kopieren
numpy als np importieren

Erstellen Sie ein NumPy-Array

array = np.array([1, 2, 3, 4])
Matplotlib & Seaborn

Matplotlib: Die grundlegende Bibliothek zum Erstellen statischer, interaktiver und animierter Visualisierungen in Python.
Seaborn: Basierend auf Matplotlib bietet es eine übergeordnete Schnittstelle zum Zeichnen attraktiver statistischer Grafiken.
Python
Code kopieren
matplotlib.pyplot als plt importieren
Seaborn als SNS importieren

Erstellen Sie ein einfaches Liniendiagramm

plt.plot(df['column1'], df['column2'])
plt.show()
SciPy

Es basiert auf NumPy und bietet zusätzliche Funktionen für Optimierung, Integration, Interpolation, Eigenwertprobleme und andere fortgeschrittene mathematische Berechnungen.
Statistikmodelle
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Nützlich für statistische Modellierung und Hypothesentests.
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Bietet Tools für Regressionsanalyse, Zeitreihenanalyse und mehr.
Grundlegender Datenanalyse-Workflow
Datenerfassung: Sammeln Sie Daten aus verschiedenen Quellen, z. B. CSV-Dateien, Datenbanken oder Web Scraping.
Datenbereinigung: Behandeln Sie fehlende Werte, Duplikate und Inkonsistenzen.
Explorative Datenanalyse (EDA): Analysieren Sie die Daten anhand zusammenfassender Statistiken und Visualisierungen, um ihre Struktur und Muster zu verstehen.
Datenmanipulation: Transformieren Sie die Daten nach Bedarf für die Analyse (z. B. Filtern, Aggregieren).
Modellierung: Wenden Sie statistische oder maschinelle Lernmodelle an, um Erkenntnisse abzuleiten oder Vorhersagen zu treffen.
Visualisierung: Erstellen Sie Diagramme, um Ergebnisse effektiv zu kommunizieren.
Berichterstattung: Fassen Sie die Ergebnisse in einem klaren Format für Stakeholder zusammen.

Fazit

Das robuste Ökosystem von Python macht es zu einer hervorragenden Wahl für die Datenanalyse. Durch die Nutzung von Bibliotheken wie Pandas, NumPy, Matplotlib und anderen können Sie Daten effizient bearbeiten, analysieren und visualisieren. Ganz gleich, ob Sie Anfänger oder erfahrener Analyst sind: Die Beherrschung von Python wird Ihre Fähigkeit verbessern, Erkenntnisse aus Daten abzuleiten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEinführung in Python zur Datenanalyse. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!