python數據加工2,python二維數據處理

本文目錄一覽：

1、python數據分析的基本步驟
2、學Python數據分析看誰的書比較好
3、如何用python進行數據分析
4、python數據加工，決策樹，求助
5、python數據挖掘工具包有什麼優缺點?

python數據分析的基本步驟

一、環境搭建

數據分析最常見的環境是Anaconda+Jupyter notebook

二、導入包

2.1數據處理包導入

2.2畫圖包導入

2.3日期處理包導入

2.4jupyter notebook繪圖設置

三、讀取數據

四、數據預覽

1.數據集大小

2.查看隨便幾行或前幾行或後幾行

3.查看數據類型

4.查看數據的數量、無重複值、平均值、最小值、最大值等

5.查看欄位名、類型、空值數為多少

五、數據處理

把需要的欄位挑選出來。

數據類型轉換

日期段數據處理。

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互動式的信息圖，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、網路和其他客戶端/伺服器架構應用程序及軟體；

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

·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中有關資料庫的API，以及如何在Python中使用各種不同的資料庫系統，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。

如何用python進行數據分析

1、Python數據分析流程及學習路徑

數據分析的流程概括起來主要是：讀寫、處理計算、分析建模和可視化四個部分。在不同的步驟中會用到不同的Python工具。每一步的主題也包含眾多內容。

根據每個部分需要用到的工具，Python數據分析的學習路徑如下：

python數據加工，決策樹，求助

new_case =[{‘from’: ‘start’,’to’: ‘A’},{‘from’: ‘A’,’to’: ‘B’},{‘from’: ‘B’,’to’: ‘C’},

{‘from’: ‘B’,’to’: ‘D’},{‘from’: ‘start’,’to’: ‘F’},{‘from’: ‘start’,’to’: ‘E’},

{‘from’: ‘E’,’to’: ‘G’},{‘from’: ‘E’,’to’: ‘C’},{‘from’: ‘E’,’to’: ‘D’}]

L = []

def add_to_list(l, key_dic, dic_list):

l.append(key_dic[‘from’])

found = False

for dic in dic_list:

if(dic[‘from’] == key_dic[‘to’]):

found = True;

add_to_list(l, dic, dic_list)

del l[-1]

if not found:

t = l[:] + [key_dic[‘to’]]

L.append(t)

for dic in new_case:

if dic[‘from’] == ‘start’:

l = []

add_to_list(l, dic, new_case)

for i in L:

print(i)

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，回歸和聚類演算法，例如SVM，

邏輯回歸，樸素貝葉斯，隨機森林，k-means等演算法，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、介面易用：針對所有演算法提供了一致的介面調用規則，不管是KNN、K-Means還是PCA.

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

缺點：

缺點是scikit-learn不支持分散式計算，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提供了一致的調用介面。它基於Numpy和scipy等Python數值計算庫，提供了高效的演算法實現，所以想要學習python，以上的內容得學會。

原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-tw/n/241703.html