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python数据分析
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
界面显示In[*]代表输入和Out[*]代表输出。
你可以通过按“Shift + Enter”或“ALT + Enter”来执行代码，如果你后面还想插入一行。
  在我们深入挖掘如何解决问题之前，让我们退后一步，了解Python的基本知识。当我们知道数据结构和迭代和条件结构是形成任何语言的关键。在Python中，这些包括列表、字符串、元组、字典、for循环，while循环，if-else等等，让我们来看看下面的因素。
2 .在Python上运行一些简单程序
Python的数据结构
  以下是Python中使用的一些数据结构。你应该熟悉他们，以便恰当的使用它们。
列表——列表是在Python中最通用的数据结构。列表可以这样简单的定义：就是在方括号中一系列用逗号来分隔的值。列表可能包含不同类型的项，但它们通常都有相同类型的。
Python列表是可变的，列表中的单个元素是可以改变的。
  这里是一个快速的例子，定义了一个列表，然后访问它：
字符串——字符串可以简单的使用单引号（"）、双引号（”）或三引号（’’’）来定义。字符串封闭三引号（’’’）中可以跨越多行的代码，在文档字符串中是很常用的（记录功能的
Python方式）。作为一个转义字符。请注意，Python中的字符串是不可变的，所以你不能改变字符串的部分。
元组——元组由一系列由逗号分隔的值表示。元组是不可变的，输出的用括号包围，目的是嵌套结构可以被正确处理。此外，尽管元组是不可变的，但它们可以在必要是含有可变数据。
  因为元组是不可变的，不可改变的，他们相对列表来说可以处理的更快。因此，如果你的清单是不可能改变的，你应该使用元组，而不是列表。
字典——字典是键：值对一个无序集合，要求键是唯一的（在一个字典里）。一对大括号创建一个空的字典：{ }。
Python的迭代和条件结构
  和大多数语言一样，Python也有一个FOR循环，这是最广泛使用的迭代方法。它有一个简单的语法：
  这里的“Python的迭代可以是列表、元组或其他先进的数据结构，我们将在后面的章节中探讨。让我们来看看一个简单的例子，确定一个数字的因子。
  来看看条件语句，它们是用来基于条件执行代码片段。最常用的结构是if-else，有以下语法：
  例如，如果我们想打印出某个数字n是偶数还是奇数：
  既然你熟悉了Python的基础，我们来更近一步。如果你像完成以下任务：
乘2矩阵
求二次方程的根
绘制条形图和直方图
建立统计模型
访问网页
  如果你想从零开始写代码，它将是一场噩梦，你使用Python不会超过2天！但不要担心这些。值得庆幸的是，有许多预定义的库，我们可以直接导入到我们的代码，使我们的生活很容易。
例如，考虑我们刚才看到的因子的例子。我们可以一步就完成：
  当然，为了这样我们需要导入的math库。让我们探索下一个不同的库。
Python库
  在开始我们的学习Python之旅之前，让我们先一步，了解一些有用的python库。第一步显然是要学会将它们导入到我们的环境中。在Python中有以下几种方法：
  在第一种方式中，我们已经为math库定义了一个别名m。现在我们可以使用数学库的各种功能（例如阶乘, ()) 。
  第二方式，你需要导入math的整个命名空间，你可以直接使用factorial()，而不用提到math。
提示：谷歌推荐您使用第一种方式导入库，因为您将知道函数来自何处。
  下面是一个库列表，你将在任何科学计算和数据分析中用到：
NumPy代表数值Python。NumPy最强大的功能是n维数组。该库还包含基本的线性代数函数，傅里叶变换，高级的随机数功能，以及集成其他低级语言如Fortran，C和C++的工具。
SciPy代表科学的Python。SciPy是基于NumPy的。它是最有用的库之一，具有各种高层次的科学和工程模块，如离散傅立叶变换，线性代数，优化和稀疏矩阵。
Matplotlib用于绘制各种各样的图表，从直方图到线图，再到热图。你可以在IPython
notebook中使用PyLab（IPython notebook–PyLab = inline）以此使用这些绘图功能的inline。如果你忽略inline选项， PyLab 会将IPytho