python數據加工,用Python做數據處理

本文目錄一覽：

• 1、python里pickle是什麼意思
• 2、python數據挖掘工具包有什麼優缺點?
• 3、北大青鳥設計培訓：如何利用python語言進行數據分析？
• 4、python大數據挖掘系列之基礎知識入門 知識整理（入門教程含源碼）
• 5、學Python數據分析看誰的書比較好
• 6、Python 數據分析與數據挖掘是啥？

python里pickle是什麼意思

pickle模塊是對Python對象結構進行二進制序列化和反序列化的協議實現，就是把Python數據變成流的形式。

Python, 是一種面向對象的解釋型計算機程序設計語言，由荷蘭人Guido van Rossum於1989年發明，第一個公開發行版發行於1991年。Python是純粹的自由軟件， 源代碼和解釋器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)協議 。Python語法簡潔清晰，特色之一是強制用空白符(white space)作為語句縮進。

python數據挖掘工具包有什麼優缺點?

【導讀】python數據挖掘工具包就是scikit-learn，scikit-learn是一個基於NumPy, SciPy,

Matplotlib的開源機器學習工具包，主要涵蓋分類，回歸和聚類算法，例如SVM，

邏輯回歸，樸素貝葉斯，隨機森林，k-means等算法，代碼和文檔都非常不錯，在許多Python項目中都有應用。

優點：

1、文檔齊全：官方文檔齊全，更新及時。

2、接口易用：針對所有算法提供了一致的接口調用規則，不管是KNN、K-Means還是PCA.

3、算法全面：涵蓋主流機器學習任務的算法，包括回歸算法、分類算法、聚類分析、數據降維處理等。

缺點：

缺點是scikit-learn不支持分布式計算，不適合用來處理超大型數據。

Pandas是一個強大的時間序列數據處理工具包，Pandas是基於Numpy構建的，比Numpy的使用更簡單。最初開發的目的是為了分析財經數據，現在已經廣泛應用在Python數據分析領域中。Pandas，最基礎的數據結構是Series，用它來表達一行數據，可以理解為一維的數組。另一個關鍵的數據結構為DataFrame，它表示的是二維數組

Pandas是基於NumPy和Matplotlib開發的，主要用於數據分析和數據可視化，它的數據結構DataFrame和R語言里的data.frame很像，特別是對於時間序列數據有自己的一套分析機制。有一本書《Python

for Data Analysis》，作者是Pandas的主力開發，依次介紹了iPython, NumPy,

Pandas里的相關功能，數據可視化，數據清洗和加工，時間數據處理等，案例包括金融股票數據挖掘等，相當不錯。

Mlpy是基於NumPy/SciPy的Python機器學習模塊，它是Cython的擴展應用。

關於python數據挖掘工具包的優缺點，就給大家介紹到這裡了，scikit-learn提供了一致的調用接口。它基於Numpy和scipy等Python數值計算庫，提供了高效的算法實現，所以想要學習python，以上的內容得學會。

北大青鳥設計培訓：如何利用python語言進行數據分析？

隨着互聯網的不斷發展，數據分析已經成為指導我們工作方向的主要依據之一，而今天我們就一起來了解一下，如何利用python編程開發來進行數據分析，下面電腦培訓就開始今天的主要內容吧。

為什麼要學習Python進行數據分析?Python作為一種用於數據分析的語言，近引起了廣泛的興趣。

我以前學過Python的基礎知識。

下面是一些支持學習Python的原因:開源-免費安裝很棒的在線社區簡單易學可以成為數據科學和基於web的分析產品生成的通用語言不用說，它也有一些缺點:它是一種解釋語言而不是編譯語言——因此可能會佔用更多的CPU時間。

但是，考慮到節省了程序員的時間(由於易於學習)，它仍然是一個不錯的選擇。

Python2.7和3.4這是Python中受爭議的話題之一。

您一定會遇到它，特別是如果您是初學者的話。

這裡沒有正確/錯誤的選擇。

這完全取決於情況和你的需要。

我會試着給你一些建議來幫助你做出明智的選擇。

為什麼Python2.7?很棒的社區支持!這是你早年需要的東西。

Python2於2000年末發布，已經使用了超過15年。

過多的三方庫!雖然許多庫都提供了3.x支持，但仍然有很多模塊只能在2.x版本上工作。

如果您計劃將Python用於特定的應用程序，比如高度依賴外部模塊的web開發，那麼使用2.7可能會更好。

python大數據挖掘系列之基礎知識入門 知識整理（入門教程含源碼）

Python在大數據行業非常火爆近兩年，as a pythonic，所以也得涉足下大數據分析，下面就聊聊它們。

Python數據分析與挖掘技術概述

所謂數據分析，即對已知的數據進行分析，然後提取出一些有價值的信息，比如統計平均數，標準差等信息，數據分析的數據量可能不會太大，而數據挖掘，是指對大量的數據進行分析與挖倔，得到一些未知的，有價值的信息等，比如從網站的用戶和用戶行為中挖掘出用戶的潛在需求信息，從而對網站進行改善等。

數據分析與數據挖掘密不可分，數據挖掘是對數據分析的提升。數據挖掘技術可以幫助我們更好的發現事物之間的規律。所以我們可以利用數據挖掘技術可以幫助我們更好的發現事物之間的規律。比如發掘用戶潛在需求，實現信息的個性化推送，發現疾病與病狀甚至病與藥物之間的規律等。

預先善其事必先利其器

我們首先聊聊數據分析的模塊有哪些：

下面就說說這些模塊的基礎使用。

numpy模塊安裝與使用

安裝：

下載地址是：

我這裡下載的包是1.11.3版本，地址是：

下載好後，使用pip install “numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl”

安裝的numpy版本一定要是帶mkl版本的，這樣能夠更好支持numpy

numpy簡單使用

生成隨機數

主要使用numpy下的random方法。

pandas

使用 pip install pandas 即可

直接上代碼：

下面看看pandas輸出的結果， 這一行的數字第幾列，第一列的數字是行數，定位一個通過第一行，第幾列來定位：

常用方法如下：

下面看看pandas對數據的統計，下面就說說每一行的信息

轉置功能：把行數轉換為列數，把列數轉換為行數，如下所示：

通過pandas導入數據

pandas支持多種輸入格式，我這裡就簡單羅列日常生活最常用的幾種，對於更多的輸入方式可以查看源碼後者官網。

CSV文件

csv文件導入後顯示輸出的話，是按照csv文件默認的行輸出的，有多少列就輸出多少列，比如我有五列數據，那麼它就在prinit輸出結果的時候，就顯示五列

excel表格

依賴於xlrd模塊，請安裝它。

老樣子，原滋原味的輸出顯示excel本來的結果，只不過在每一行的開頭加上了一個行數

讀取SQL

依賴於PyMySQL，所以需要安裝它。pandas把sql作為輸入的時候，需要制定兩個參數，第一個是sql語句，第二個是sql連接實例。

讀取HTML

依賴於lxml模塊，請安裝它。

對於HTTPS的網頁，依賴於BeautifulSoup4，html5lib模塊。

讀取HTML只會讀取HTML里的表格，也就是只讀取

顯示的是時候是通過python的列表展示，同時添加了行與列的標識

讀取txt文件

輸出顯示的時候同時添加了行與列的標識

scipy

安裝方法是先下載whl格式文件，然後通過pip install “包名” 安裝。whl包下載地址是：

matplotlib 數據可視化分析

我們安裝這個模塊直接使用pip install即可。不需要提前下載whl後通過 pip install安裝。

下面請看代碼：

下面說說修改圖的樣式

關於圖形類型，有下面幾種：

關於顏色，有下面幾種：

關於形狀，有下面幾種：

我們還可以對圖稍作修改，添加一些樣式，下面修改圓點圖為紅色的點，代碼如下：

我們還可以畫虛線圖，代碼如下所示：

還可以給圖添加上標題，x，y軸的標籤,代碼如下所示

直方圖

利用直方圖能夠很好的顯示每一段的數據。下面使用隨機數做一個直方圖。

Y軸為出現的次數，X軸為這個數的值（或者是範圍）

還可以指定直方圖類型通過histtype參數：

圖形區別語言無法描述很詳細，大家可以自信嘗試。

舉個例子：

子圖功能

什麼是子圖功能呢？子圖就是在一個大的畫板裡面能夠顯示多張小圖，每個一小圖為大畫板的子圖。

我們知道生成一個圖是使用plot功能，子圖就是subplog。代碼操作如下：

我們現在可以通過一堆數據來繪圖，根據圖能夠很容易的發現異常。下面我們就通過一個csv文件來實踐下，這個csv文件是某個網站的文章閱讀數與評論數。

先說說這個csv的文件結構，第一列是序號，第二列是每篇文章的URL，第三列每篇文章的閱讀數，第四列是每篇評論數。

我們的需求就是把評論數作為Y軸，閱讀數作為X軸，所以我們需要獲取第三列和第四列的數據。我們知道獲取數據的方法是通過pandas的values方法來獲取某一行的值，在對這一行的值做切片處理，獲取下標為3（閱讀數）和4（評論數）的值，但是，這裡只是一行的值，我們需要是這個csv文件下的所有評論數和閱讀數，那怎麼辦？聰明的你會說，我自定義2個列表，我遍歷下這個csv文件，把閱讀數和評論數分別添加到對應的列表裡，這不就行了嘛。呵呵，其實有一個更快捷的方法，那麼就是使用T轉置方法，這樣再通過values方法，就能直接獲取這一評論數和閱讀數了，此時在交給你matplotlib里的pylab方法來作圖，那麼就OK了。了解思路後，那麼就寫吧。

下面看看代碼：

學Python數據分析看誰的書比較好

一、Python編程

本書是一本針對所有層次的Python 讀者而作的Python 入門書。全書分兩部分：第一部分介紹用Python 編程所必須了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy 和Pygal 等強大的Python 庫和工具介紹，以及列表、字典、if 語句、類、文件與異常、代碼測試等內容；第二部分將理論付諸實踐，講解如何開發三個項目，包括簡單的Python 2D 遊戲開發如何利用數據生成交互式的信息圖，以及創建和定製簡單的Web 應用，並幫讀者解決常見編程問題和困惑。

二、利用Python進行數據分析

“科學計算和數據分析社區已經等待這本書很多年了：大量具體的實踐建議，以及大量綜合應用方法。本書在未來幾年裡肯定會成為Python領域中技術計算的權威指南。”

——Fernando Pérez　加州大學伯克利分校 研究科學家， IPython的創始人之一

【內容簡介】

還在苦苦尋覓用Python控制、處理、整理、分析結構化數據的完整課程？本書含有大量的實踐案例，你將學會如何利用各種Python庫（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解決各式各樣的數據分析問題。

由於作者Wes McKinney是pandas庫的主要作者，所以本書也可以作為利用Python實現數據密集型應用的科學計算實踐指南。本書適合剛剛接觸Python的分析人員以及剛剛接觸科學計算的Python程序員。

三、Python基礎教程（第2版）

本書是經典教程的全新改版，作者根據Python 3.0版本的種種變化，全面改寫了書中內容，做到既能“瞻前”也能“顧後”。本書層次鮮明、結構嚴謹、內容翔實，特別是在最後幾章，作者將前面講述的內容應用到了10個引人入勝的項目中，並以模板的形式介紹了項目的開發過程。本書既適合初學者夯實基礎，又能幫助Python程序員提升技能，即使是 Python方面的技術專家，也能從書里找到令你耳目一新的東西。

四、Python核心編程（第二版）

本書是Python開發者的完全指南——針對 Python 2.5全面升級

·學習專業的Python風格、最佳實踐和好的編程習慣；

·加強對Python對象、內存模型和Python面向對象特性的深入理解；

·構建更有效的Web、CGI、互聯網、網絡和其他客戶端/服務器架構應用程序及軟件；

·學習如何使用Python中的Tkinter和其他工具來開發自己的GUI應用程序及軟件；

·通過用C等語言編寫擴展來提升Python應用程序的性能，或者通過使用多線程增強I/0相關的應用程序的能力；

·學習Python中有關數據庫的API，以及如何在Python中使用各種不同的數據庫系統，包括MySQL、Postgres和 SQLite。

五、Head First Python（中文版）

你想過可以通過一本書就學會Python嗎？《Head First Python(中文版)》超越枯燥的語法和甩法手冊，通過一種獨特的方法教你學習這種語言。你會迅速掌握Python的基礎知識，然後轉向持久存儲、異常處理、Web開發、SQLite、數據加工和lGoogle App Engine。你還將學習如何為Android編寫移動應用，這都要歸功於Python為你賦予的強大能力。本書會提供充分並且完備的學習體驗，幫助你成為一名真正的Python程序員。 作者巴里覺得你的時間相當寶貴，不應當過多地花費在與新概念的糾纏之中。通過應用認知科學和學習理論的最新研究成果，《Head First Python(中文版)》可以讓你投入一個需要多感官參與的學習體驗，這本書採用豐富直觀的形式使你的大腦真正開動起來，而不是長篇累牘地說教，讓你昏昏欲睡。

Python 數據分析與數據挖掘是啥？

python數據挖掘（data mining，簡稱DM），是指從大量的數據中，通過統計學、人工智能、機器學習等方法，挖掘出未知的、且有價值的信息和知識的過程。數據分析通常是直接從數據庫取出已有信息，進行一些統計、可視化、文字結論等，最後可能生成一份研究報告性質的東西，以此來輔助決策。數據挖掘不是簡單的認為推測就可以，它往往需要針對大量數據，進行大規模運算，才能得到一些統計學規律。

這裡可以使用CDA一站式數據分析平台，融合了數據源適配、ETL數據處理、數據建模、數據分析、數據填報、工作流、門戶、移動應用等核心功能。其中數據分析模塊支持報表分析、敏捷看板、即席報告、幻燈片、酷屏、數據填報、數據挖掘等多種分析手段對數據進行分析、展現、應用。幫助企業發現潛在的信息，挖掘數據的潛在價值。

如果你對於Python學數據挖掘感興趣的話，推薦CDA數據分析師的課程。課程內容兼顧培養解決數據挖掘流程問題的橫向能力以及解決數據挖掘算法問題的縱向能力。真正理解商業思維，項目思維，能夠遇到問題解決問題；要求學生在使用算法解決微觀根因分析、預測分析的問題上，根據業務場景來綜合判斷，洞察數據規律，使用正確的數據清洗與特徵工程方法，綜合使用統計分析方法、統計模型、運籌學、機器學習、文本挖掘算法，而非單一的機器學習算法。點擊預約免費試聽課。