大数据技术在财务中的应用Python版 课件 任务1.2 Python开发环境的搭建

引入案例任务分析知识解析案例解析任务实训实训评价任务1.2

Python开发环境的搭建1.2.1常用数据分析工具1.2.2

Anaconda发行版的下载与安装1.2.3

JupyterNotebook的使用1.2.4

Python数据分析常用库简介任务1.2

Python数据分析环境的搭建引入案例目前，许多财会、金融岗位招聘时都要求应聘者掌握Python技能，可以说Python是财务人前往大数据分析时代的通行证。那么，利用Python进行数据分析时，什么样的开发环境对于财务人员易于上手？如何搭建呢？还要学习Python哪些常用库呢？

任务分析了解财务数据分析常用工具的优缺点，学会Python数据分析环境Anaconda的下载与安装，并掌握JupyterNotebook的常用功能。最后，大家需要了解在Python中进行数据分析的常用库。任务1.2

Python开发环境的搭建知识解析常见的数据分析工具很多，根据应用场景、应用范围，介绍三个常见数据分析工具，包括Excel、Stata与Python。Excel自带有数据分析模块，可以实现描述统计分析、抽样分析、点估计、区间估计、假设检验、总体均值和比例的统计推断、回归和相关分析、方差分析与实验设计等，满足基本的数据分析要求。Stata是一款统计软件，具有数据分析、数据管理和绘制专业图表等强大功能。Stata以其简单易懂和功能强大受到初学者和高级用户的普遍欢迎。Python作为一种高级编程语言，已经成为人工智能、大数据、云计算和其他学科的基础语言，也是目前被广泛接受的一门面向对象的高级编程语言。任务1.2

Python开发环境的搭建1.2.1

常用数据分析工具任务1.2

Python开发环境的搭建1.2.2Anaconda发行版的下载与安装Anaconda是一个免费开源的Python的发行版本，支持Linux、Mac、Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本Python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda是一个基于Python的数据处理和科学计算平台，内置了许多非常有用的第三方库。安装了Anaconda相当于安装了包管理器conda、Python解释器与众多常用的功能强大的Python库。登录官网下载Anaconda软件/STEP01一、Anaconda软件的下载任务1.2

Python开发环境的搭建选择合适产品点击Products选项，在下拉选项中选择AnacondaDistribution。STEP02根据电脑选中合适系统根据个人电脑系统，可以选择Windows版本、Mac版本或Linux版本，以下载windows版本下的Anaconda为例。STEP03任务1.2

Python开发环境的搭建双击下载好的安装文件开始安装，然后点击“Next”。STEP01出现是否同意安装条款，点击“IAgree”选项。STEP02二、在Windows系统中安装Anaconda任务1.2

Python开发环境的搭建选择“JustMe”（如果电脑有多个用户选择“AllUsers”），然后点击“Next”STEP03设置Anaconda的安装路径，路径名称最好为全英文，随后点击“Next”选项。STEP04任务1.2

Python开发环境的搭建接下来的界面中勾选这两个选项（AddAnaconda3tomyPATHenvitonmentvariable和RegisterAnacondaasmydefaultpython3.9。第一个选项是把Anaconda添加到环境变量中，第二个选项表示在Anaconda中安装Python3.9版本。然后点击“Install”选项。STEP05耐心等待，等到进度条结束后，点击“Next”选项。STEP06任务1.2

Python开发环境的搭建点击“Next”选项。STEP07点击“Finish”完成安装。STEP08任务1.2

Python开发环境的搭建1.2.3JupyterNotebook的使用成功安装Anaconda发行版，也就默认安装了Python和Jupyter，包括Python、JupyterNotebook和其他常用的科学计算和数据科学软件包。JupyterNotebook是一个基于Web技术的交互式和展示数据科学项目的工具，支持包括Python在内的近40种编程语言。它可以作为一个开发文档，包含代码、解释说明文字、代码运行结果、数学公式、内嵌式画图和图片文件插入等等，功能非常强大，JupyterNotebook已迅速成为数据分析和机器学习的必备工具。一、启动JupyterNotebook电脑桌面点击“开始”，在“所有程序”中找到“Anaconda3”,进而找到“JupyterNotebook

(Anaconda3)”。STEP01任务1.2

Python开发环境的搭建首先会自动弹出如下黑色命令框（在后续使用中不能关闭），然后会打开JupyterNotebook默认的浏览器，最后跳转网址localhost:8888/tree网页表示启动成功。STEP02任务1.2

Python开发环境的搭建二、新建一个Notebook打开JupyterNotebook后，会在计算机系统默认浏览器中出现JupyterNotebook主页界面。单击右上方的“New”，可出现下拉菜单，如下图所示。在下拉菜单中选择需要创建的类型，其中，“TextFile”为纯文本型，“Folder”为文件夹，“Python3”表示Python脚本，“Terminal”为终端。单击“Python3”，进入Python脚本编辑状态界面。任务1.2

Python开发环境的搭建三、JupyterNotebook的使用1.JupyterNotebook的编辑界面及其构成JupyterNotebook界面是由Notebook的名称、菜单栏、工具栏和Notebook的内容编辑区组成的。Notebook的内容编辑区由一系列单元（Cell）组成，这些单元可以设置为代码单元（CodeCell）、标记(Markdown)、原生NBConvert或标题。如果要详细了解有关Notebook或相关库，可以使用菜单栏右侧的“Help”菜单。任务1.2

Python开发环境的搭建2.菜单栏组成菜单栏中有File、Edit、View、Insert、Cell、Kernel、Help等菜单。

选项

功能NewNotebook新建一个NotebookOpen…在新的页面中打开主面板MakeaCopy…复制当前Notebook生成一个新的NotebookRename…Notebook重命名Saveas…导出多种格式SaveandCheckpoint将当前Notebook状态存为一个CheckpointReverttoCheckpoint恢复到此前存过的CheckpointPrintPreview打印预览Downloadas下载Notebook存为某种类型的文件CloseandHalt停止运行并退出该NotebookFile菜单功能任务1.2

Python开发环境的搭建选项功能CutCells剪切单元CopyCells复制单元PasteCellsAbove在当前单元上方粘贴复制的单元PasteCellsBelow在当前单元下方粘贴复制的单元PasteCells&Replace替换当前的单元为复制的单元DeleteCells删除单元UndoDeleteCells撤回删除操作SplitCell从光标位置处拆分当前单元为两个单元MergeCellAbove当前单元和上方单元合并MergeCellBelow当前单元和下方单元合并MoveCellUp将当前单元上移一层MoveCellDown将当前单元下移一层EditNotebookMetadata编辑Notebook的元数据FindandReplace查找替换，支持多种替换方式Edit菜单功能任务1.2

Python开发环境的搭建View菜单功能选项功能ToggleHeader隐藏/显示JupyterNotebook的Logo和名称ToggleToolbar隐藏/显示JupyterNotebook的工具条ToggleLineNumbers隐藏/显示程序行号CellToolbar更改单元展示样任务1.2

Python开发环境的搭建Cell菜单功能选项功能RunCells运行单元内代码RunCellsandSelectBelow运行单元内代码并将光标移动到下一单元RunCellsandInsertBelow运行单元内代码并在下方新建一单元RunAll运行所有单元内的代码RunAllAbove运行该单元（不包含该单元）上方所有单元内的代码RunAllBelow运行该单元（包含该单元）下方所有单元内的代码CellType选择单元内容的性质CurrentOutputs对当前单元的输出结果进行隐藏/显示/滚动/清除AllOutput对所有单元的输出结果进行隐藏/显示/滚动/清除任务1.2

Python开发环境的搭建Kernel菜单功能选项功能Interrupt中断与内核的连接（等同于【Ctrl】+【C】）Restart重启内核Restart&ClearOutput重启内核并清空现有输出结果Restart&RunAll重启内核并重新运行Notebook中的所有代码Reconnect重新连接到内核Changekernel切换内核任务1.2

Python开发环境的搭建Help菜单功能选项功能UserInterfaceTour用户使用指南，可使用户全面了解NotebookKeyboardShortcuts快捷键大全NotebookHelpNotebook使用指南MarkdownMarkdown使用指南Python/Ipython/NumPy/SciPy/Matplotlib/SymPy/Pandas各类库使用指南About关于JupyterNotebook的一些信息任务1.2

Python开发环境的搭建3.工具栏组成4.单元模式在工具栏从左到右的按钮依次为：保存、新建、剪切、复制、粘贴、上移Cell、下移Cell、运行代码、终止运行、重启内核、改变cell类型和命令面板等。Notebook中的单元有两种模式：命令模式（CommandMode)）和编辑模式（EditMode)。在编辑模式(EditMode)下,右上角出现铅笔的图标，单元左侧边框线呈现绿色，按Esc键就会切换回命令模式。在命令模式（CommandMode)下，铅笔图标消失，单元左侧边框线呈现蓝色，按Enter键或者单击单元变为编辑状态。任务1.2

Python开发环境的搭建5.代码单元（CodeCell）的使用例如，在“In[]:”单元中输入“10+5”,按[Shit]+[Enter]组合键后，就会在本单元的下方出现运算结果为“out[1]:15”,其中,“out[1]:”是红色标记。而光标也会被移动到一个新的单元中，这时该新单元用绿色边框线标记，表明该单元是当前工作的单元格。选提示符含义In[]程序未运行In[num]程序运行后In[*]程序正在运行代码单元(CodeCell）是用户编写代码的地方，用户可按[Shift]+[Enter]组合键运行代码，其结果会显示在本单元的下方。代码单元左边有“In[]:”编号，方便用户查看代码的执行次序。代码单元中提示符及其含义任务1.2

Python开发环境的搭建6.单元操作单元操作包括单元格的删除、移动、剪切、合并等，使得程序的编写变得更加方便。删除单元，首先选择要删除的单元格，再单击菜单“Edit→DeleteCell”。移动单元，首先选择要移动的单元，再单击菜单“Edit→MoveCellUp/Down”。剪贴单元，首先选择要剪贴的单元，再单击菜单“Edit→CutCell”，然后单击菜单“Edit→PastCellAbove/Below”。合并单元，首先选择要合并的单元，再单击菜单“Edit→MergeCellAbove/Below”。利用合并单元方法，可实现一次执行—大段代码的操作。7.JupyterNotebook的导出功能Notebook还有一个强大的特性，就是其导出功能。它可以将Notebook导出为多种格式，如HTML、Markdown、reST、PDF（通过LaTeX）和RawPython等格式，还可以将Notebook作为网页发布在自己的网站上，甚至还可以导出为reST格式，作为软件库的文档。导出功能在菜单栏“File”下拉菜单的“Downloadas”的项目中。任务1.2

Python开发环境的搭建8.JypyterNotebook快捷键命令模式下快捷键及作用编辑模式下快捷键及作用任务1.2

Python开发环境的搭建1.2.4

Python数据分析常用库简介NumPy（1）Pandas是围绕着Series和DataFrame这两个核心数据结构展开的。（2）提供了复杂精细的索引功能，以便快捷地完成重塑、切片、聚合和选取数据子集等操作。Matplotlib（1）scikit-learn的基本功主要分为六类：分类、回归、聚类、数据降维、模型选择和数据预处理。（2）对算法不精通的用户在执行建模任务时，并不需要自行编写所有算法。(1)快速高效的多维数组对象；(2)用于对数组执行元素级计算和直接对数组执行数学运算的函数；(3)用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具；(4)线性代数运算、傅里叶变换以及随机数生成；(5)用于将C、C++、Fortran代码集成到Python的工具。PandasMatplotlib提供了一整套API，十分适合交互式地进行制图，而且也可以方便地将它作为绘图控件，可方便用户快速绘制2D图