用Python做数据分析有哪些优势?

本文探讨了Python作为数据分析工具的优势,包括其简洁高效的语法、丰富的数据处理库(如pandas, NumPy, matplotlib)以及相对于Excel、SPSS、R语言的更强处理能力和广泛适用性。Python在机器学习、网络爬虫、大数据分析等领域表现出色,是数据科学全周期工作的重要选择。" 113393646,10538645,Kubernetes Pod DNS 解析故障排查:从 CoreDNS 到 kube-proxy,"['k8s', 'DNS', '网络故障', 'CoreDNS', 'kube-proxy']

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  在大数据的浪潮下,许多行业都开始运用数据来指导各项商业决策的实施。那么我们应该如何进行数据分析呢?这个时候Python出现在我们的眼前,作为数据分析的一大利器,它与其他数据分析工具的差别又在哪里呢?下面我们就来看看,做数据分析时使用Python的优势,除了它自身语言简洁高效易上手的优点,还有它身上具备了许多工具都没有的强大性能。

 

  1、Python自身的优势。

  Python简单易学可读性强,一段好的代码,阅读起来像是在读一篇外语文章,可以使你只关心完成什么工作任务,而不是纠结于Python语法。除此之外,它还拥有非常多优秀的库可用于数据分析,目前超过125,000的第三方Python库,对于像pandas,NumPy和matplotlib这样以数据为中心的库,任何懂Python语法规则的人都可以操作部署。最重要的是它是免费开源的!!

  2、Python与其他数据分析工具的对比。

  (1)Python处理Excel表格,是通过调用模块,处理这些数据并生成报表。相比Excel,Python能够处理更大的数据集;能够更容易的实现自动化分析;能够比较容易的建立复杂的机器学习模型。

  (2)相比spss,spss是个统计软件,只适合在科学研究领域做实验数据的分析,并不适合做偏向实际应用场景的数据的分析;而Python能够处理复杂的数据逻辑,因此在这些场景的使用更有优势。

  (3)相比R语言,Python的机器学习库只有一个sklearn ,所有的机器学习方法都集中在这一个库中,而R语言,我不清楚它到底有多少个用来做机器学习的库,R语言中的机器学习方法是如此的分散,以至于很难掌握。而且Python的使用人数在不断上升,有一些曾经只使用R的人在转向Python,投入到一个呈现上升趋势的技术中,未来才会更加宽广。

  (4)相比上述的几个工具,,Python在做机器学习、网络爬虫、大数据分析时更加的得心应手

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