Python 作为数据分析工具简介

当我深入 Lux Tech Academy 的第二周学习时，我们被介绍了 Python 作为一种初学者语言。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在数据分析中的优势

Python 是数据分析的首选，因为：

1. 它的语法简单易学。
2. NumPy、Pandas、Seaborn、SciPy 和 Matplotlib 等众多库有助于数据分析。
3. Matplotlib 和 Seaborn 等可用库有助于数据可视化，帮助理解数据趋势和模式。
4. 它非常灵活，可以很好地与各种数据源和数据库配合使用，以便进行分析。
5. 它有助于使用 Django 和 Flask 等框架将分析解决方案部署到生产中。这有助于将理论概念应用于现实的商业世界。

以下是Python在数据分析中的一些应用

• 数据争论 数据争论到底是什么？这是收集原始数据、评估和清理数据以使其有用的过程。 Python 用于从各种来源导入数据、处理缺失值以及处理大型数据集。这有助于重塑数据以进行分析。 Pandas 库主要用于数据整理和操作。要使用 pandas，必须有一个可用的环境，即 Vs Code 或 Jupyter Notebook。如果未安装 pandas，请运行命令：

Pip install pandas

然后运行：

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 进行编码有助于使用描述性统计、数据透视表等了解数据分布和关系。

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。

以上是Python 作为数据分析工具简介的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！