python大數據分析包（數據分析常用的python包）

本文目錄一覽：

• 1、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）
• 2、Python中數據可視化經典庫有哪些？
• 3、python怎麼做大數據分析
• 4、python數據分析需要哪些庫？
• 5、Python數據分析庫有哪些
• 6、如何用Python分析大數據

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：

Python中數據可視化經典庫有哪些？

Python有很多經典的數據可視化庫，比較經典的數據可視化庫有下面幾個。

matplotlib

是Python編程語言及其數值數學擴展包 NumPy 的可視化操作界面。它利用通用的圖形用戶界面工具包，如 Tkinter, wxPython, Qt 或 GTK+，嚮應用程序嵌入式繪圖提供了應用程序介面。

pyplot 是 matplotlib 的一個模塊，它提供了一個類似 MATLAB 的介面。 matplotlib 被設計得用起來像 MATLAB，具有使用 Python 的能力。

優點：繪圖質量高，可繪製出版物質量級別的圖形。代碼夠簡單，易於理解和擴展，使繪圖變得輕鬆，通過Matplotlib可以很輕鬆地畫一些或簡單或複雜的圖形，幾行代碼即可生成直方圖、條形圖、散點圖、密度圖等等，最重要的是免費和開源。

pandas

Pandas 是一個開放源碼、BSD 許可的庫，提供高性能、易於使用的數據結構和數據分析工具。Pandas 廣泛應用在學術、金融、統計學等各個數據分析領域。需要說明的是它不是「熊貓」，名字衍生自術語 “panel data”（面板數據）和 “Python data analysis”（Python 數據分析）。

優點：是Python的核心數據分析支持庫，提供了快速、靈活、明確的數據結構，旨在簡單、直觀的處理關係型、標記型數據。對於數據分析專業人士，它是數據分析及可視化的利器。

seaborn

Seaborn是基於matplotlib的圖形可視化python包。它提供了一種高度互動式界面，便於用戶能夠做出各種有吸引力的統計圖表。

它是基於matplotlib更高級的API封裝，從而使得作圖更加容易，在大多數情況下使用seaborn能做出很具有吸引力的圖，應該把Seaborn視為matplotlib的補充，而不是替代物，它能高度兼容numpy與pandas數據結構以及scipy與statsmodels等統計模式。

優點：matplotlib高度封裝，代碼量少，圖表漂亮。比起matplotlib具有更美觀、更現代的調色板設計等優點。scikit-plot

這是一個跟機器學習有效結合的繪圖庫。想要深入學習的小夥伴參見其github倉庫，這裡不再贅述了。

優點：Scikit-Plot是由ReiichiroNakano創建的用在機器學習的可視化工具，能最快速簡潔的畫出用Matplotlib要寫很多行語句才能畫出的圖。關鍵是對於機器學習相關可視化處理，該庫有較好的支持。

Networkx

networkx是Python的一個包，用於構建和操作複雜的圖結構，提供分析圖的演算法。圖是由頂點、邊和可選的屬性構成的數據結構，頂點表示數據，邊是由兩個頂點唯一確定的，表示兩個頂點之間的關係。頂點和邊也可以擁有更多的屬性，以存儲更多的信息。

優點：用於創建、操縱和研究複雜網路的結構、以及學習複雜網路的結構、功能及其動力學。

上面是我的回答，希望對您有所幫助！

python怎麼做大數據分析

數據獲取：公開數據、Python爬蟲外部數據的獲取方式主要有以下兩種。（推薦學習：Python視頻教程）

第一種是獲取外部的公開數據集，一些科研機構、企業、政府會開放一些數據，你需要到特定的網站去下載這些數據。這些數據集通常比較完善、質量相對較高。

另一種獲取外部數據的方式就是爬蟲。

比如你可以通過爬蟲獲取招聘網站某一職位的招聘信息，爬取租房網站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評分評分最高的電影列表，獲取知乎點贊排行、網易雲音樂評論排行列表。基於互聯網爬取的數據，你可以對某個行業、某種人群進行分析。

在爬蟲之前你需要先了解一些 Python 的基礎知識：元素（列表、字典、元組等）、變數、循環、函數………

以及，如何用 Python 庫（urlpb、BeautifulSoup、requests、scrapy）實現網頁爬蟲。

掌握基礎的爬蟲之後，你還需要一些高級技巧，比如正則表達式、使用cookie信息、模擬用戶登錄、抓包分析、搭建代理池等等，來應對不同網站的反爬蟲限制。

數據存取：SQL語言

在應對萬以內的數據的時候，Excel對於一般的分析沒有問題，一旦數據量大，就會力不從心，資料庫就能夠很好地解決這個問題。而且大多數的企業，都會以SQL的形式來存儲數據。

SQL作為最經典的資料庫工具，為海量數據的存儲與管理提供可能，並且使數據的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：

提取特定情況下的數據

資料庫的增、刪、查、改

數據的分組聚合、如何建立多個表之間的聯繫

數據預處理：Python（pandas）

很多時候我們拿到的數據是不幹凈的，數據的重複、缺失、異常值等等，這時候就需要進行數據的清洗，把這些影響分析的數據處理好，才能獲得更加精確地分析結果。

對於數據預處理，學會 pandas （Python包）的用法，應對一般的數據清洗就完全沒問題了。需要掌握的知識點如下：

選擇：數據訪問

缺失值處理：對缺失數據行進行刪除或填充

重複值處理：重複值的判斷與刪除

異常值處理：清除不必要的空格和極端、異常數據

相關操作：描述性統計、Apply、直方圖等

合併：符合各種邏輯關係的合併操作

分組：數據劃分、分別執行函數、數據重組

Reshaping：快速生成數據透視表

概率論及統計學知識

需要掌握的知識點如下：

基本統計量：均值、中位數、眾數、百分位數、極值等

其他描述性統計量：偏度、方差、標準差、顯著性等

其他統計知識：總體和樣本、參數和統計量、ErrorBar

概率分布與假設檢驗：各種分布、假設檢驗流程

其他概率論知識：條件概率、貝葉斯等

有了統計學的基本知識，你就可以用這些統計量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotpb 等（python包）做一些可視化的分析，通過各種可視化統計圖，並得出具有指導意義的結果。

Python 數據分析

掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和邏輯回歸，其實你就可以對大多數的數據進行回歸分析，並得出相對精確地結論。這部分需要掌握的知識點如下：

回歸分析：線性回歸、邏輯回歸

基本的分類演算法：決策樹、隨機森林……

基本的聚類演算法：k-means……

特徵工程基礎：如何用特徵選擇優化模型

調參方法：如何調節參數優化模型

Python 數據分析包：scipy、numpy、scikit-learn等

在數據分析的這個階段，重點了解回歸分析的方法，大多數的問題可以得以解決，利用描述性的統計分析和回歸分析，你完全可以得到一個不錯的分析結論。

當然，隨著你實踐量的增多，可能會遇到一些複雜的問題，你就可能需要去了解一些更高級的演算法：分類、聚類。

然後你會知道面對不同類型的問題的時候更適合用哪種演算法模型，對於模型的優化，你需要去了解如何通過特徵提取、參數調節來提升預測的精度。

你可以通過 Python 中的 scikit-learn 庫來實現數據分析、數據挖掘建模和分析的全過程。

更多Python相關技術文章，請訪問Python教程欄目進行學習！以上就是小編分享的關於python怎麼做大數據分析的詳細內容希望對大家有所幫助，更多有關python教程請關注環球青藤其它相關文章！

python數據分析需要哪些庫？

1. NumPy

一般我們會將科學領域的庫作為清單打頭，NumPy是該領域的主要軟體庫之一。它旨在處理大型的多維數組和矩陣，並提供了很多高級的數學函數和方法，因此可以用它來執行各種操作。

2. SciPy

另一個科學計算核心庫SciPy，基於NumPy而構建，並擴展了NumPy的功能。SciPy的主要數據結構是多維數組，使用Numpy實現。該庫提供了一些用於解決線性代數、概率論、積分計算等任務的工具。

3.Pandas

Pandas是一個Python庫，提供了高級的數據結構和各種分析工具。該庫的一大特色是能夠將相當複雜的數據操作轉換為一兩個命令。Pandas提供了很多內置的方法，用於分組、過濾和組合數據，還提供了時間序列功能。所有這些方法的執行速度都很快。

4. StatsModels

Statsmodels是一個Python模塊，為統計數據分析提供了很多可能性，例如統計模型估計、運行統計測試等。你可以藉助它來實現很多機器學習方法，並探索不同的繪圖可能性。

5. Matplotlib

Matplotlib是一個用於創建二維圖表和圖形的低級庫。你可以用它來構建各種圖表，從直方圖和散點圖到非笛卡爾坐標圖。此外，很多流行的繪圖庫都為Matplotlib預留了位置，可與Matplotlib結合在一起使用。

6. Seaborn

Seaborn實際上是基於matplotlib庫構建的高級API。它為處理圖表提供了更恰當的默認選項。此外，它還提供了一組豐富的可視化圖庫，包括時間序列、聯合圖和小提琴圖等複雜的類型。

7. Plotly

Plotly是一個可以幫助你輕鬆構建複雜圖形的流行庫。該庫適用於互動式Web應用程序，它提供了很多很棒的可視化效果，包括輪廓圖形、三元圖和3D圖表。

8. Bokeh

Bokeh庫使用JavaScript小部件在瀏覽器中創建互動式和可伸縮的可視化圖形。該庫提供了多種圖形、樣式、鏈接圖形式的交互能力、添加小部件、定義回調以及更多有用的功能。

9. Pydot

Pydot是一個用於生成面向複雜圖形和非面向複雜圖形的庫。它作為面向Graphviz的一個介面，使用Python編寫。我們可以藉助它來顯示圖形的結構，這在構建神經網路和基於決策樹的演算法時經常會用到。

Python數據分析庫有哪些

Python數據分析必備的第三方庫：

1、Pandas

Pandas是Python強大、靈活的數據分析和探索工具，包含Serise、DataFrame等高級數據結構和工具，安裝Pandas可使Python中處理數據非常快速和簡單。

Pandas是Python的一個數據分析包，Pandas最初使用用作金融數據分析工具而開發出來，因此Pandas為時間序列分析提供了很好的支持。

Pandas是為了解決數據分析任務而創建的，Pandas納入了大量的庫和一些標準的數據模型，提供了高效的操作大型數據集所需要的工具。Pandas提供了大量是我們快速便捷的處理數據的函數和方法。Pandas包含了高級數據結構，以及讓數據分析變得快速、簡單的工具。

2、Numpy

Numpy可以提供數組支持以及相應的高效處理函數，是Python數據分析的基礎，也是Scipy、Pandas等數據處理和科學計算庫最基本的函數功能庫，且其數據類型對Python數據分析十分有用。

Numpy提供了兩種基本的對象：ndarray和ufunc。ndarray是存儲單一數據類型的多維數組，而ufunc是能夠對數組進行處理的函數。

3、Matplotlib

Matplotlib是強大的數據可視化工具和作圖庫，是主要用於繪製數據圖表的Python庫，提供了繪製各類可視化圖形的命令字型檔、簡單的介面，可以方便用戶輕鬆掌握圖形的格式，繪製各類可視化圖形。

Matplotlib是Python的一個可視化模塊，他能方便的只做線條圖、餅圖、柱狀圖以及其他專業圖形。

Matplotlib是基於Numpy的一套Python包，這個包提供了豐富的數據繪圖工具，主要用於繪製一些統計圖形。

4、SciPy

SciPy是一組專門解決科學計算中各種標準問題域的包的集合，包含的功能有最優化、線性代數、積分、插值、擬合、特殊函數、快速傅里葉變換、信號處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學與工程中常用的計算等，這些對數據分析和挖掘十分有用。

SciPy是一款方便、易於使用、專門為科學和工程設計的Python包，它包括統計、優化、整合、線性代數模塊、傅里葉變換、信號和圖像處理、常微分方程求解器等。Scipy依賴於Numpy，並提供許多對用戶友好的和有效的數值常式，如數值積分和優化。

5、Keras

Keras是深度學習庫，人工神經網路和深度學習模型，基於Theano之上，依賴於Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神經網路和各種深度學習模型，如語言處理、圖像識別、自編碼器、循環神經網路、遞歸審計網路、卷積神經網路等。

6、Scrapy

Scrapy是專門為爬蟲而生的工具，具有URL讀取、HTML解析、存儲數據等功能，可以使用Twisted非同步網路庫來處理網路通訊，架構清晰，且包含了各種中間件介面，可以靈活的完成各種需求。

7、Gensim

Gensim是用來做文本主題模型的庫，常用於處理語言方面的任務，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在內的多種主題模型演算法，支持流式訓練，並提供了諸如相似度計算、信息檢索等一些常用任務的API介面。

如何用Python分析大數據

毫不誇張地說，大數據已經成為任何商業交流中不可或缺的一部分。桌面和移動搜索向全世界的營銷人員和公司以空前的規模提供著數據，並且隨著物聯網的到來，大量用以消費的數據還會呈指數級增長。這種消費數據對於想要更好地定位目標客戶、弄懂人們怎樣使用他們的產品或服務，並且通過收集信息來提高利潤的公司來說無疑是個金礦。

篩查數據並找到企業真正可以使用的結果的角色落到了軟體開發者、數據科學家和統計學家身上。現在有很多工具輔助大數據分析，但最受歡迎的就是Python。

為什麼選擇Python?

Python最大的優點就是簡單易用。這個語言有著直觀的語法並且還是個強大的多用途語言。這一點在大數據分析環境中很重要，並且許多企業內部已經在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼，和索尼夢工廠。還有，Python是開源的，並且有很多用於數據科學的類庫。所以，大數據市場急需Python開發者，不是Python開發者的專家也可以以相當塊速度學習這門語言，從而最大化用在分析數據上的時間，最小化學習這門語言的時間。

用Python進行數據分析之前，你需要從Continuum.io下載Anaconda。這個包有著在Python中研究數據科學時你可能需要的一切東西。它的缺點是下載和更新都是以一個單元進行的，所以更新單個庫很耗時。但這很值得，畢竟它給了你所需的所有工具，所以你不需要糾結。

現在，如果你真的要用Python進行大數據分析的話，毫無疑問你需要成為一個Python開發者。這並不意味著你需要成為這門語言的大師，但你需要了解Python的語法，理解正則表達式，知道什麼是元組、字元串、字典、字典推導式、列表和列表推導式——這只是開始。

各種類庫

當你掌握了Python的基本知識點後，你需要了解它的有關數據科學的類庫是怎樣工作的以及哪些是你需要的。其中的要點包括NumPy，一個提供高級數學運算功能的基礎類庫，SciPy，一個專註於工具和演算法的可靠類庫，Sci-kit-learn，面向機器學習，還有Pandas，一套提供操作DataFrame功能的工具。

除了類庫之外，你也有必要知道Python是沒有公認的最好的集成開發環境(IDE)的，R語言也一樣。所以說，你需要親手試試不同的IDE再看看哪個更能滿足你的要求。開始時建議使用IPython Notebook，Rodeo和Spyder。和各種各樣的IDE一樣，Python也提供各種各樣的數據可視化庫，比如說Pygal，Bokeh和Seaborn。這些數據可視化工具中最必不可少的就是Matplotlib，一個簡單且有效的數值繪圖類庫。

所有的這些庫都包括在了Anaconda裡面，所以下載了之後，你就可以研究一下看看哪些工具組合更能滿足你的需要。用Python進行數據分析時你會犯很多錯誤，所以得小心一點。一旦你熟悉了安裝設置和每種工具後，你會發現Python是目前市面上用於大數據分析的最棒的平台之一。

希望能幫到你！