利用Python进行数据分析(1)- 常用的数据分析Python库!

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应该是第三次看《利用Python进行数据分析》这本书,经典就是经典。从内容的丰富性,实际的可操作性来看,如果想从事数据分析行业,特别是利用Python,此书真的是必读书籍。
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本文主要是介绍几个重要的Python库:numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、statsmodels

为何利用Python进行数据分析
Python是解释性的脚本语言,快速编写小型程序、脚本实现自动化功能
Python在数据科学、交互式计算以及数据可视化等领域,应用普遍
很容易整合C、C++等语言的代码
SAS或者R:进行研究、原型实现和测试;Java、C或者C++:大型生产环境。Python能够同时实现两种功能
Python是一种解释性语言,Python解释器通过一次执行一条语句来运行程序,效率低下

Numpy
Numpy是numerical python的缩写,是Python进行数值计算的基石,主要功能是提供多种数据结构、算法和Python数值计算涉及到的接口

快速、高效的多维数组对象ndarray
基于元素的数组计算或数组间数学操作函数
线性代数操作、傅里叶变换以及随机数生成等
成熟的C语言API,允许Python扩展和本地的C代码访问Numpy的数据结构和计算设施
算法和库之间作为数据传递的数据容器
Pandas
Pandas的两个对象是和。

Series:一种一维标签数组对象
Dataframe:实现表格化、面向列、使用行列标签的数据结构
Pandas将表格和关系型数据库的灵活操作能力与numpy的高性能数组计算能力相结合

提供索引函数:重组、切块、切片、聚合、子集
数据操作、预处理、清洗
集成时间序列函数功能
同时处理时间序列函数和非时间序列函数
pandas的最初目标是解决金融和商业分析问题,尤其擅长深度时间序列和处理商业进程中产生的时间索引数据

Matplotlib
用于制图和二维数据可视化的Python库

Scikit-learn
基于Python的,主要子模块是:

分类:SVM、最近邻、随机森林、逻辑回归等
回归:Lasso、岭回归等
聚类:k-means、谱聚类等
降维:PCA、特征选择、矩阵分解等
预处理:特征提取、正态化等
Statsmodels
Statsmodels是一个,主要是包含经典的统计学、经济学算法

回归模型:线性回归、通用线性模型、鲁棒线性模型等
方差分析ANOVA
时间序列分析:AR、ARMA、VAR模型等
非参数方法:核密度估计、核回归等
统计模型可视化
statmodels更加专注于统计推理,提供不确定性评价和p值参数;scikit-learn更专注于预测

Jupyter notebook
tab键和问号?
jupyter notebook是一种交互式的文档类型,用于编写代码、文本、数据可视化及其输出等

tab键补全:默认隐藏以下划线开始的方法和属性(魔术方法、内部的私有属性和方法)
内省:在一个变量的后面使用问号?,可以查看该对象的信息
双问号??:显示函数的源代码
问号?还可以当做通配符使用。通配符主要是有两个:星号*和问号?

星号*可以代表任意字符串
问号?只能代表单个字符串,并且该字符串必须存在
%run
如果写了一个Python的脚本文件,即.py文件,可以通过%run来运行

假设创建了个test.py的文件:
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运行如下:
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如果想让脚本使用交互式环境中已有的变量,使用%run -i代替%run命令

%load
通过%load将脚本文件导入一个代码单元中
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中断代码
中断代码使用ctrl+C

粘贴代码
%paste:获得剪贴板中的所有代码,在命令行中作为一个代码块直接运行

%cpaste:给出一个提示符,提示:粘贴代码;如果代码出错,可以通过ctrl+C直接中断

运行时间
通过%timeit来检查Python代码运行时间

魔术命令
凡是以%开始的都是魔术命令magic command

1.自动魔术:魔术命令也可以不加%百分号直接使用,只要变量没有被定义为与魔术函数相同的名字即可,这种特性称之为自动魔术,通过%automagic进行启用/禁用关。

2.魔术命令的输出可以赋值给一个变量

3.通过%quickref和%magic来查看特殊命令
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快捷键
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尾语:
最后,如果你是准备学习Python或者正在学习(想通过Python兼职),下面这些你应该能用得上:
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