Pengenalan kepada python untuk analisis data

Apakah Python?

Python ialah bahasa pengaturcaraan yang popular. Ia dicipta oleh Guido van Rossum, dan dikeluarkan pada tahun 1991.

Ia digunakan untuk:

2. pembangunan web (sebelah pelayan),
3. pembangunan perisian,
4. matematik,
5. skrip sistem.

*Apa yang Python boleh lakukan?
*

• Python boleh digunakan pada pelayan untuk membuat aplikasi web.
• Python boleh digunakan bersama perisian untuk mencipta aliran kerja.
• Python boleh menyambung ke sistem pangkalan data. Ia juga boleh membaca dan mengubah suai fail.
• Python boleh digunakan untuk mengendalikan data besar dan melaksanakan matematik yang kompleks.

• Python boleh digunakan untuk prototaip pantas, atau untuk pembangunan perisian sedia pengeluaran
  .
  Mengapa Python?

• Python berfungsi pada platform yang berbeza (Windows, Mac, Linux, Raspberry Pi, dll).

• Python mempunyai sintaks ringkas yang serupa dengan bahasa Inggeris.

• Python mempunyai sintaks yang membolehkan pembangun menulis program dengan baris yang lebih sedikit daripada beberapa bahasa pengaturcaraan lain.

• Python berjalan pada sistem penterjemah, bermakna kod itu boleh dilaksanakan sebaik sahaja ia ditulis. Ini bermakna prototaip boleh menjadi sangat pantas.

• Python boleh dirawat dengan cara prosedur, cara berorientasikan objek atau cara berfungsi.
  **

Mengapa Menggunakan Python untuk Analisis Data?

**
Kemudahan Pembelajaran: Sintaks Python adalah jelas dan intuitif, menjadikannya boleh diakses untuk pemula.

Perpustakaan Kaya: Python menawarkan perpustakaan berkuasa yang direka khusus untuk analisis data, seperti:

Panda: Untuk manipulasi dan analisis data.
NumPy: Untuk pengiraan berangka.
Matplotlib & Seaborn: Untuk visualisasi data.
SciPy: Untuk pengkomputeran saintifik dan teknikal.
Statsmodels: Untuk pemodelan statistik.
Komuniti dan Sumber: Komuniti yang besar bermakna banyak sumber, tutorial dan forum untuk sokongan.

Perpustakaan Utama untuk Analisis Data
Panda

Digunakan untuk manipulasi dan analisis data.
Menawarkan struktur data seperti DataFrames dan Series, yang memudahkan pengendalian dan menganalisis data berstruktur.
Operasi biasa termasuk penapisan, pengumpulan, pengagregatan dan penggabungan set data.
ular sawa
Salin kod
import panda sebagai pd

Muatkan set data

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

Paparkan beberapa baris pertama

cetak(df.head())
NumPy

Menyediakan sokongan untuk tatasusunan dan matriks berbilang dimensi yang besar.
Menawarkan fungsi matematik untuk beroperasi pada tatasusunan ini.
ular sawa
Salin kod
import numpy sebagai np

Buat tatasusunan NumPy

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

Matplotlib: Pustaka asas untuk mencipta visualisasi statik, interaktif dan animasi dalam Python.
Seaborn: Dibina di atas Matplotlib, ia menyediakan antara muka peringkat lebih tinggi untuk melukis grafik statistik yang menarik.
ular sawa
Salin kod
import matplotlib.pyplot sebagai plt
import seaborn sebagai sns

Buat plot garisan mudah

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

Dibina pada NumPy, ia menyediakan fungsi tambahan untuk pengoptimuman, penyepaduan, interpolasi, masalah nilai eigen dan pengiraan matematik lanjutan yang lain.
Model Statistik
**

Berguna untuk pemodelan statistik dan ujian hipotesis.
**
Menyediakan alatan untuk analisis regresi, analisis siri masa dan banyak lagi.
Aliran Kerja Analisis Data Asas
Pengumpulan Data: Kumpul data daripada pelbagai sumber, seperti fail CSV, pangkalan data atau pengikisan web.
Pembersihan Data: Mengendalikan nilai yang tiada, pendua dan ketidakkonsistenan.
Analisis Data Penerokaan (EDA): Analisis data melalui statistik ringkasan dan visualisasi untuk memahami struktur dan coraknya.
Manipulasi Data: Ubah data mengikut keperluan untuk analisis (cth., penapisan, pengagregatan).
Pemodelan: Gunakan model statistik atau pembelajaran mesin untuk memperoleh cerapan atau membuat ramalan.
Visualisasi: Cipta plot untuk menyampaikan penemuan dengan berkesan.
Pelaporan: Ringkaskan keputusan dalam format yang jelas untuk pihak berkepentingan.

Kesimpulan

Ekosistem Python yang teguh menjadikannya pilihan terbaik untuk analisis data. Dengan memanfaatkan perpustakaan seperti Pandas, NumPy, Matplotlib dan lain-lain, anda boleh memanipulasi, menganalisis dan menggambarkan data dengan cekap. Sama ada anda seorang pemula atau penganalisis yang berpengalaman, menguasai Python akan meningkatkan keupayaan anda untuk memperoleh cerapan daripada data.

Atas ialah kandungan terperinci Pengenalan kepada python untuk analisis data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!