python数据分析过程例如

本文格式为Word版，下载可任意编辑——python数据分析过程例如引言

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，我寻觅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，写代码是如此简单！

我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度摸索了这门语言，而且也帮助了大量人学习这门语言。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计模型库。

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。

目录

1.数据分析的Python基础

o为什么学Python用来数据分析

oPython2.7v/s3.4

o怎样安装Python

o在Python上运行一些简单程序

2.Python的库和数据结构

oPython的数据结构

oPython的迭代和条件结构

oPython库

3.在Python中使用Pandas进行摸索性分析

o序列和数据框的简介

o分析Vidhya数据集——贷款的预计问题

4.在Python中使用Pandas进行数据再加工5.使用Python中建立预计模型

o规律回归

o决策树

o随机森林

让我们开始吧

1.数据分析的Python基础

为什么学Python用来数据分析

好多人都有兴趣选择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

?很简单学习

?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，它依旧有几个缺点：

?

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（由于学习的便利），它可能依旧是一个很好的选择。

Python2.7v/s3.4

这是关于Python的一个最具争议的话题。你可能总是不能避免遇到，特别是假使你是一个初学者。这里没有正确/错误的选择。它完全取决于具体状况和你的需要。我会尝试给你一些建议，以帮助你做出明智的选择。

为什么选择Python2.7

1.极好的社区支持！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。

2.好多第三方库！虽然大量库已经提供了3.X的支持，但依旧有大量的模块只工作在

2.X。假使你计划将Python用于具体的应用，如Web开发这种高度依靠外部模块的，你选择2.7可能会更好。

3.3.X版本的一些特性有向后兼容性，可以使用2.7版本。

为什么选择Python3.4

1.更整齐和更快！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！2.7是2.X族发布的最终一个版本，并且最终每个人都要转移到3.X版

本。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，你应当专注于学习Python语言。版本之间的转换应当只是一个时间问题。敬请期待，不久的将来一个专门对比Python2.X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。

其次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。这种方法是你必需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。它应当不重要，直到和除非，直到和除非，