python数据分析.docx

.python 数据分析(pandas)几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后,我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家,我寻找其他有用的工具的旅程开始了!幸运的是,没过多久我就决定,Python作为我的开胃菜。我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来,写代码是如此容易!我一周内学会了Python基础。并且,从那时起,我不仅深度探索了这门语言,而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是,多年来,具有强大的社区支持,这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。由于Python 缺乏数据科学的资源,我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中,我们将讲授一点关于如何使用 Python进行数据分析的信息,咀嚼它,直到我们觉得舒适并可以自己去实践。....序列和数据框的简介分析Vidhya数据集——贷款的预测问题在Python中使用Pandas进行数据再加工使用Python中建立预测模型逻辑回归决策树随机森林让我们开始吧数据分析的Python基础为什么学Python 用来数据分析很多人都有兴趣选择 Python 作为数据分析语言。这一段时间以来,我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习 Python:开源——免费安装极好的在线社区很容易学习可以成为一种通用的语言,用于基于Web的分析产品数据科学和生产中。..不用说,它仍然有几个缺点:它是一种解释性的语言,而不是编译的语言,因此可能占用更多的CPU时间。然而,由于它节省了程序员的时间(由于学习的方便),它可能仍然是一个很好的选择。。你可能总是不能避免遇到,尤其是如果你是一个初学者。这里没有正确/错误的选择。它完全取决于具体情况和你的需要。我会尝试给你一些建议,以帮助你做出明智的选择。!这是你在初期需要的东西。Python2发行于2000年末,已经被使用超过15年。!,。如果你计划将Python用于具体的应用,如Web开发这种高度依赖外部模块的,。,。!Python开发者修正了一些固有的问题和小缺点,以此为未来建立一个强大的基础。这些可能不是很相关,但最终会很重要。..2. 这是未来!,并且最终每个人都要转移到 。Python3 在过去5年已经发布的稳定版本,并将继续。没有明确的赢家,但我想,底线是,你应该专注于学习 Python 语言。版本之间的转换应该只是一个时间问题。 敬请期待, 和3X的文章!怎样安装Python有两种方法安装 Python你可以直接从项目网站下载Python,然后单独安装你想要的组件和库? 或者,你可以下载并安装一个包,它附带了预装的库。我建议您下载 Anaconda 。另一种选择是 EnthoughtCanopyExpress 。第二种方法提供了一个避免麻烦的安装, 因此我会推荐给初学者。 这种方法是你必须等待整个包进行升级,即使你只是对一个单一的库的最新版本感兴趣。它应该不重要,直到和除非,直到和除非,你正在做的尖端统计研究。选择开发环境一旦你已经安装了Python,选择环境可以有很多种选择。这里是3个最常见的选择:? 终端/基于Shell..IDLE(默认环境)? iPythonnotebook ——类似于 R的markdown而环境权取决于你的需要,我个人更喜欢 iPythonnotebook 一点。它提供了许多良好的功能,编写代码的同时还可以用于记录, 你可以选择在上面运行代码块(而不是一行一行的执行)。我们在整个教程中将使用 Ipython 环境热身:跑第一个 Python 程序你可以使用Python 作为一个简单的计算器来开始:..有一些事情需要注意:? 你可以在你的终端 /CMD 键入“IPythonnotebook ”来启动IPythonnotebook ,这取决于你的工作在操作系统? 你可以通过简单地点击上面截图中的名字来对 IPythonnotebook 命名界面显示In[*]代表输入和Out[*]代表输出