2022python数据分析实例教程 python数据分析与可视化教程

pandas介绍
pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。

Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。

pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

推荐6个Python数据分析神器！！

用Python处理数据大家都不陌生了，属常规操作，但常规之下还是也有些暗藏技巧的，本篇东哥分享6个好玩高效的操作，帮助大家提高效率。

一、Pandas Profiling
​​Pandas Profiling​​​提供数据的一个整体报告，是一个帮助我们理解数据的过程。它可以简单快速地对​​Pandas​​的数据框数据进行探索性数据分析。

其实，​​Pandas​​​中​​df.describe()​​​和​​df.info()​​​函数也可以实现数据探索过程第一步。但它们只提供了对数据非常基本的概述。而​​Pandas​​​中的​​Profiling​​​功能简单通过一行代码就能显示大量信息，同时还能生成交互式​​HTML​​报告。

二、pretty print

​​pprint​​​是Python中的内置模块。它能够以格式清晰，可读性强​​漂亮​​​格式打印任意数据结构。一个例子对比下​​print​​​和​​pprint​​。

定义个字典，测试用

my_dict = {‘Student_ID’: 34,‘Student_name’ : ‘Tom’, ‘Student_class’ : 5,
‘Student_marks’ : {‘maths’ : 92,
‘science’ : 95,
‘social_science’ : 65,
‘English’ : 88}
}
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print

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正常的print

print(my_dict)

输出结果如下：

{‘Student_ID’: 34, ‘Student_name’: ‘Tom’, ‘Student_class’: 5, ‘Student_marks’: {‘maths’: 92, ‘science’: 95, ‘social_science’: 65, ‘English’: 88}}
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pprint

使用pprint输出

import pprint
pprint.pprint(my_dict)

输出结果如下：

{‘Student_ID’: 34,
‘Student_class’: 5,
‘Student_marks’: {‘English’: 88,
‘maths’: 92,
‘science’: 95,
‘social_science’: 65},
‘Student_name’: ‘Tom’}
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该合集为Python数据分析的视频教程，定期更新，目录如下：

系列一：2021python数据分析从基础到进阶课程（适合新手）

系列二：2021数据分析从基础到实战系列

系列三：2021四个月带你完完全全学习数据分析（视频+源码）

系列四：2021年最新python大数据分析师教程（视频+源码+课件）

系列五：2021最新python大数据全栈分析工程师视频教程

系列六：2022数据分析师入职培训教程，带你拿到理想薪资(2022.3.14更新)

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