1、Python 数据处理与分析基础

Python 数据处理与分析基础

1. 数据处理与分析的核心内容

在数据处理与分析领域，主要关注的是如何在 Python 环境中对数据进行操作、处理、清理和分析。这里所说的数据，主要是指结构化数据，它涵盖了多种常见的数据形式：
- 多维数组（矩阵）
- 表格或类似电子表格的数据，每列可以是不同类型（字符串、数值、日期等），常见于关系型数据库或制表符、逗号分隔的文本文件
- 通过关键列相互关联的多个数据表（类似于 SQL 中的主键和外键）
- 均匀或不均匀间隔的时间序列

许多数据集都可以转换为更适合分析和建模的结构化形式。例如，新闻文章集合可以处理成词频表，用于情感分析。

2. 选择 Python 进行数据分析的原因

2.1 Python 的魅力

自 1991 年首次出现以来，Python 已成为最流行的动态编程语言之一，与 Perl、Ruby 等语言齐名。近年来，Python 和 Ruby 凭借众多 Web 框架（如 Ruby 的 Rails 和 Python 的 Django）在网站开发领域广受欢迎。Python 拥有庞大且活跃的科学计算社区，自 2000 年代初以来，在工业应用和学术研究中的采用率显著增加。

2.2 与其他语言的比较

在数据分析、交互式探索性计算和数据可视化方面，Python 不可避免地会与许多其他特定领域的开源和商业编程语言及工具（如 R、MATLAB、SAS、Stata 等）进行比较。近年来，Python 改进的库支持（主要是 pandas）使其成为数据操作任务的有力选择。结合 Python 在通用编程方面的优势，它是构建以数