1、Python 数据分析入门

Python 数据分析入门

1. 数据分析聚焦：结构化数据

在数据分析领域，结构化数据是核心关注点。结构化数据是一个较为宽泛的概念，涵盖了多种常见的数据形式：
- 多维数组（矩阵） ：用于存储和处理多维的数据。
- 表格或类电子表格数据 ：每列可以是不同的数据类型，如字符串、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。
- 通过键列关联的多个数据表 ：类似于 SQL 中的主键和外键关联。
- 均匀或不均匀间隔的时间序列 ：记录随时间变化的数据。

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. 为何选择 Python 进行数据分析

2.1 Python 的魅力

自 1991 年诞生以来，Python 已成为最受欢迎的动态编程语言之一。它和 Ruby 近年来在网站开发领域表现出色，借助众多 Web 框架，如 Rails（Ruby）和 Django（Python）。Python 拥有庞大且活跃的科学计算社区，在工业应用和学术研究中的采用率自 2000 年代初显著增加。

2.2 与其他工具对比

在数据分析、交互式探索性计算和数据可视化方面，Python 常与 R、MATLAB、SAS、Stata 等工具进行比较。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，结合其通用编程能力，是构建以数