利用Python进行数据分析笔记：3.1数据结构

1. 利用Python进行数据分析笔记：3.1数据结构

 元组是一种固定长度、不可变的Python对象序列。创建元组最简单的办法是用逗号分隔序列值：
    tuple 函数将任意序列或迭代器转换为元组：
   中括号 [] 可以获取元组的元素， Python中序列索引从0开始 ：
   元组一旦创建，各个位置上的对象是无法被修改的，如果元组的一个对象是可变的，例如列表，你可以在它内部进行修改：
   可以使用 + 号连接元组来生成更长的元组：
   元组乘以整数，则会和列表一样，生成含有多份拷贝的元组：
   将元组型的表达式赋值给变量，Python会对等号右边的值进行拆包：
   拆包的一个常用场景就是遍历元组或列表组成的序列：
    *rest 用于在函数调用时获取任意长度的位置参数列表：
    count 用于计量某个数值在元组中出现的次数：
   列表的长度可变，内容可以修改。可以使用 [] 或者 list 类型函数来定义列表：
    append 方法将元素添加到列表尾部：
    insert 方法可以将元素插入到指定列表位置：   （ 插入位置范围在0到列表长度之间 ）
    pop 是 insert 的反操作，将特定位置的元素移除并返回：
    remove 方法会定位第一个符合要求的值并移除它：
    in 关键字可以检查一个值是否在列表中；    not in 表示不在：
    + 号可以连接两个列表：
    extend 方法可以向该列表添加多个元素：
   使用 extend 将元素添加到已经存在的列表是更好的方式，比 + 快。
    sort 方法可以对列表进行排序：
    key 可以传递一个用于生成排序值的函数，例如通过字符串的长度进行排序：
    bisect.bisect 找到元素应当被插入的位置，返回位置信息    bisect.insort 将元素插入到已排序列表的相应位置保持序列排序
     bisect 模块的函数并不会检查列表是否已经排序，因此对未排序列表使用bisect不会报错，但是可能导致不正确结果 
   切片符号可以对大多数序列类型选取子集，基本形式是 [start:stop]    起始位置start索引包含，结束位置stop索引不包含
   切片还可以将序列赋值给变量：
   start和stop可以省略，默认传入起始位置或结束位置，负索引可以从序列尾部进行索引：
   步进值 step 可以在第二个冒号后面使用， 意思是每隔多少个数取一个值：
   对列表或元组进行翻转时，一种很聪明的用法时向步进值传值-1：
   dict(字典)可能是Python内建数据结构中最重要的，它更为常用的名字是 哈希表 或者 关联数组 。   字典是键值对集合，其中键和值都是Python对象。    {} 是创建字典的一种方式，字典中用逗号将键值对分隔：
   你可以访问、插入或设置字典中的元素,:
    in 检查字典是否含有一个键：
    del 或 pop 方法删除值， pop 方法会在删除的同时返回被删的值，并删除键：
    update 方法将两个字典合并：   update方法改变了字典元素位置，对于字典中已经存在的键，如果传给update方法的数据也含有相同的键，则它的值将会被覆盖。
   字典的值可以是任何Python对象，但键必须是不可变的对象，比如标量类型（整数、浮点数、字符串）或元组（且元组内对象也必须是不可变对象）。   通过  hash 函数可以检查一个对象是否可以哈希化（即是否可以用作字典的键）：
    集合是一种无序且元素唯一的容器。 
    set 函数或者是用字面值集与大括号，创建集合：
    union 方法或 | 二元操作符获得两个集合的联合即两个集合中不同元素的并集：
    intersection 方法或 & 操作符获得交集即两个集合中同时包含的元素：
   常用的集合方法列表：
                                           和字典类似，集合的元素必须是不可变的。如果想要包含列表型的元素，必须先转换为元组：

2. 利用python实现数据分析

3. 可以让你快速用Python进行数据分析的10个小技巧

 
   一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特别是在编程领域。有时候使用一点点黑客技术，既可以节省时间，还可能挽救“生命”。
   一个小小的快捷方式或附加组件有时真是天赐之物，并且可以成为真正的生产力助推器。所以，这里有一些小提示和小技巧，有些可能是新的，但我相信在下一个数据分析项目中会让你非常方便。
   Pandas中数据框数据的Profiling过程
   Profiling（分析器）是一个帮助我们理解数据的过程，而Pandas Profiling是一个Python包，它可以简单快速地对Pandas 的数据框数据进行 探索 性数据分析。
   Pandas中df.describe()和df.info()函数可以实现EDA过程第一步。但是，它们只提供了对数据非常基本的概述，对于大型数据集没有太大帮助。 而Pandas中的Profiling功能简单通过一行代码就能显示大量信息，且在交互式HTML报告中也是如此。
   对于给定的数据集，Pandas中的profiling包计算了以下统计信息：
   由Pandas Profiling包计算出的统计信息包括直方图、众数、相关系数、分位数、描述统计量、其他信息——类型、单一变量值、缺失值等。
    安装 
   用pip安装或者用conda安装
   pip install pandas-profiling
   conda install -c anaconda pandas-profiling
    用法 
   下面代码是用很久以前的泰坦尼克数据集来演示多功能Python分析器的结果。
   #importing the necessary packages
   import pandas as pd
   import pandas_profiling
   df = pd.read_csv('titanic/train.csv')
   pandas_profiling.ProfileReport(df)
   一行代码就能实现在Jupyter Notebook中显示完整的数据分析报告，该报告非常详细，且包含了必要的图表信息。
   还可以使用以下代码将报告导出到交互式HTML文件中。
   profile = pandas_profiling.ProfileReport(df)
   profile.to_file(outputfile="Titanic data profiling.html")
    Pandas实现交互式作图 
   Pandas有一个内置的.plot（）函数作为DataFrame类的一部分。但是，使用此功能呈现的可视化不是交互式的，这使得它没那么吸引人。同样，使用pandas.DataFrame.plot（）函数绘制图表也不能实现交互。 如果我们需要在不对代码进行重大修改的情况下用Pandas绘制交互式图表怎么办呢？这个时候就可以用Cufflinks库来实现。
   Cufflinks库可以将有强大功能的plotly和拥有灵活性的pandas结合在一起，非常便于绘图。下面就来看在pandas中如何安装和使用Cufflinks库。
    安装 
   pip install plotly
   # Plotly is a pre-requisite before installing cufflinks
   pip install cufflinks
    用法 
   #importing Pandas
   import pandas as pd
   #importing plotly and cufflinks in offline mode
   import cufflinks as cf
   import plotly.offline
   cf.go_offline()
   cf.set_config_file(offline=False, world_readable=True)
   是时候展示泰坦尼克号数据集的魔力了。
   df.iplot()
   df.iplot() vs df.plot()
   右侧的可视化显示了静态图表，而左侧图表是交互式的，更详细，并且所有这些在语法上都没有任何重大更改。
    Magic命令 
   Magic命令是Jupyter notebook中的一组便捷功能，旨在解决标准数据分析中的一些常见问题。使用命令％lsmagic可以看到所有的可用命令。
   所有可用的Magic命令列表
   Magic命令有两种：行magic命令（line magics），以单个％字符为前缀，在单行输入操作；单元magic命令（cell magics），以双%%字符为前缀，可以在多行输入操作。如果设置为1，则不用键入%即可调用Magic函数。
   接下来看一些在常见数据分析任务中可能用到的命令：
    % pastebin 
   ％pastebin将代码上传到Pastebin并返回url。Pastebin是一个在线内容托管服务，可以存储纯文本，如源代码片段，然后通过url可以与其他人共享。事实上，Github gist也类似于pastebin，只是有版本控制。
   在file.py文件中写一个包含以下内容的python脚本，并试着运行看看结果。
   #file.py
   def foo(x):
   return x
   在Jupyter Notebook中使用％pastebin生成一个pastebin url。
    %matplotlib notebook 
   函数用于在Jupyter notebook中呈现静态matplotlib图。用notebook替换inline，可以轻松获得可缩放和可调整大小的绘图。但记得这个函数要在导入matplotlib库之前调用。
    %run 
   用％run函数在notebook中运行一个python脚本试试。
   %run file.py
   %%writefile
   %% writefile是将单元格内容写入文件中。以下代码将脚本写入名为foo.py的文件并保存在当前目录中。
    %%latex 
   %%latex函数将单元格内容以LaTeX形式呈现。此函数对于在单元格中编写数学公式和方程很有用。
    查找并解决错误 
   交互式调试器也是一个神奇的功能，我把它单独定义了一类。如果在运行代码单元时出现异常，请在新行中键入％debug并运行它。 这将打开一个交互式调试环境，它能直接定位到发生异常的位置。还可以检查程序中分配的变量值，并在此处执行操作。退出调试器单击q即可。
    Printing也有小技巧 
   如果您想生成美观的数据结构，pprint是首选。它在打印字典数据或JSON数据时特别有用。接下来看一个使用print和pprint来显示输出的示例。
    让你的笔记脱颖而出 
   我们可以在您的Jupyter notebook中使用警示框/注释框来突出显示重要内容或其他需要突出的内容。注释的颜色取决于指定的警报类型。只需在需要突出显示的单元格中添加以下任一代码或所有代码即可。
    蓝色警示框：信息提示 
   
   Tip: Use blue boxes (alert-info) for tips and notes.
   If it’s a note, you don’t have to include the word “Note”.
   
    黄色警示框：警告 
   
   Example: Yellow Boxes are generally used to include additional examples or mathematical formulas.
   
    绿色警示框：成功 
   
   Use green box only when necessary like to display links to related content.
   
    红色警示框：高危 
   
   It is good to avoid red boxes but can be used to alert users to not delete some important part of code etc.
   
    打印单元格所有代码的输出结果 
   假如有一个Jupyter Notebook的单元格，其中包含以下代码行：
   In [1]: 10+5
   11+6
   Out [1]: 17
   单元格的正常属性是只打印最后一个输出，而对于其他输出，我们需要添加print()函数。然而通过在notebook顶部添加以下代码段可以一次打印所有输出。
   添加代码后所有的输出结果就会一个接一个地打印出来。
   In [1]: 10+5
   11+6
   12+7
   Out [1]: 15
   Out [1]: 17
   Out [1]: 19
   恢复原始设置：
   InteractiveShell.ast_node_interactivity = "last_expr"
    使用'i'选项运行python脚本 
   从命令行运行python脚本的典型方法是：python hello.py。但是，如果在运行相同的脚本时添加-i，例如python -i hello.py，就能提供更多优势。接下来看看结果如何。
   首先，即使程序结束，python也不会退出解释器。因此，我们可以检查变量的值和程序中定义的函数的正确性。
   其次，我们可以轻松地调用python调试器，因为我们仍然在解释器中：
   import pdb
   pdb.pm()
   这能定位异常发生的位置，然后我们可以处理异常代码。
    自动评论代码 
   Ctrl / Cmd + /自动注释单元格中的选定行，再次命中组合将取消注释相同的代码行。
    删除容易恢复难 
   你有没有意外删除过Jupyter notebook中的单元格？如果答案是肯定的，那么可以掌握这个撤消删除操作的快捷方式。
   如果您删除了单元格的内容，可以通过按CTRL / CMD + Z轻松恢复它。
   如果需要恢复整个已删除的单元格，请按ESC + Z或EDIT>撤消删除单元格。
    结论 
   在本文中，我列出了使用Python和Jupyter notebook时收集的一些小提示。我相信它们会对你有用，能让你有所收获，从而实现轻松编码！
   

4. python数据分析与应用-Python数据分析与应用 PDF 内部全资料版

  给大家带来的一篇关于Python数据相关的电子书资源，介绍了关于Python方面的内容，本书是由人民邮电出版社出版，格式为PDF，资源大小281 MB，黄红梅 张良均编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：7.8。 
    内容介绍 
     目录  
     第1章　Python数据分析概述　1  
     任务1.1　认识数据分析　1  
     1.1.1　掌握数据分析的概念　2  
     1.1.2　掌握数据分析的流程　2  
     1.1.3　了解数据分析应用场景　4  
     任务1.2　熟悉Python数据分析的工具　5  
     1.2.1　了解数据分析常用工具　6  
     1.2.2　了解Python数据分析的优势　7  
     1.2.3　了解Python数据分析常用类库　7  
     任务1.3　安装Python的Anaconda发行版　9  
     1.3.1　了解Python的Anaconda发行版　9  
     1.3.2　在Windows系统中安装Anaconda　9  
     1.3.3　在Linux系统中安装Anaconda　12  
     任务1.4　掌握Jupyter Notebook常用功能　14  
     1.4.1　掌握Jupyter Notebook的基本功能　14  
     1.4.2　掌握Jupyter Notebook的高 级功能　16  
     小结　19  
     课后习题　19  
     第2章　NumPy数值计算基础　21  
     任务2.1　掌握NumPy数组对象ndarray　21  
     2.1.1　创建数组对象　21  
     2.1.2　生成随机数　27  
     2.1.3　通过索引访问数组　29  
     2.1.4　变换数组的形态　31  
     任务2.2　掌握NumPy矩阵与通用函数　34  
     2.2.1　创建NumPy矩阵　34  
     2.2.2　掌握ufunc函数　37  
     任务2.3　利用NumPy进行统计分析　41  
     2.3.1　读/写文件　41  
     2.3.2　使用函数进行简单的统计分析　44  
     2.3.3　任务实现　48  
     小结　50  
     实训　50  
     实训1　创建数组并进行运算　50  
     实训2　创建一个国际象棋的棋盘　50  
     课后习题　51  
     第3章　Matplotlib数据可视化基础　52  
     任务3.1　掌握绘图基础语法与常用参数　52  
     3.1.1　掌握pyplot基础语法　53  
     3.1.2　设置pyplot的动态rc参数　56  
     任务3.2　分析特征间的关系　59  
     3.2.1　绘制散点图　59  
     3.2.2　绘制折线图　62  
     3.2.3　任务实现　65  
     任务3.3　分析特征内部数据分布与分散状况　68  
     3.3.1　绘制直方图　68  
     3.3.2　绘制饼图　70  
     3.3.3　绘制箱线图　71  
     3.3.4　任务实现　73  
     小结　77  
     实训　78  
     实训1　分析1996 2015年人口数据特征间的关系　78  
     实训2　分析1996 2015年人口数据各个特征的分布与分散状况　78  
     课后习题　79  
     第4章　pandas统计分析基础　80  
     任务4.1　读/写不同数据源的数据　80  
     4.1.1　读/写数据库数据　80  
     4.1.2　读/写文本文件　83  
     4.1.3　读/写Excel文件　87  
     4.1.4　任务实现　88  
     任务4.2　掌握DataFrame的常用操作　89  
     4.2.1　查看DataFrame的常用属性　89  
     4.2.2　查改增删DataFrame数据　91  
     4.2.3　描述分析DataFrame数据　101  
     4.2.4　任务实现　104  
     任务4.3　转换与处理时间序列数据　107  
     4.3.1　转换字符串时间为标准时间　107  
     4.3.2　提取时间序列数据信息　109  
     4.3.3　加减时间数据　110  
     4.3.4　任务实现　111  
     任务4.4　使用分组聚合进行组内计算　113  
     4.4.1　使用groupby方法拆分数据　114  
     4.4.2　使用agg方法聚合数据　116  
     4.4.3　使用apply方法聚合数据　119  
     4.4.4　使用transform方法聚合数据　121  
     4.4.5　任务实现　121  
     任务4.5　创建透视表与交叉表　123  
     4.5.1　使用pivot_table函数创建透视表　123  
     4.5.2　使用crosstab函数创建交叉表　127  
     4.5.3　任务实现　128  
     小结　130  
     实训　130  
     实训1　读取并查看P2P网络贷款数据主表的基本信息　130  
     实训2　提取用户信息更新表和登录信息表的时间信息　130  
     实训3　使用分组聚合方法进一步分析用户信息更新表和登录信息表　131  
     实训4　对用户信息更新表和登录信息表进行长宽表转换　131  
     课后习题　131  
     第5章　使用pandas进行数据预处理　133  
     任务5.1　合并数据　133  
     5.1.1　堆叠合并数据　133  
     5.1.2　主键合并数据　136  
     5.1.3　重叠合并数据　139  
     5.1.4　任务实现　140  
     任务5.2　清洗数据　141  
     5.2.1　检测与处理重复值　141  
     5.2.2　检测与处理缺失值　146  
     5.2.3　检测与处理异常值　149  
     5.2.4　任务实现　152  
     任务5.3　标准化数据　154  
     5.3.1　离差标准化数据　154  
     5.3.2　标准差标准化数据　155  
     5.3.3　小数定标标准化数据　156  
     5.3.4　任务实现　157  
     任务5.4　转换数据　158  
     5.4.1　哑变量处理类别型数据　158  
     5.4.2　离散化连续型数据　160  
     5.4.3　任务实现　162  
     小结　163  
     实训　164  
     实训1　插补用户用电量数据缺失值　164  
     实训2　合并线损、用电量趋势与线路告警数据　164  
     实训3　标准化建模专家样本数据　164  
     课后习题　165  
     第6章　使用scikit-learn构建模型　167  
     任务6.1　使用sklearn转换器处理数据　167  
     6.1.1　加载datasets模块中的数据集　167  
     6.1.2　将数据集划分为训练集和测试集　170  
     6.1.3　使用sklearn转换器进行数据预处理与降维　172  
     6.1.4　任务实现　174  
     任务6.2　构建并评价聚类模型　176  
     6.2.1　使用sklearn估计器构建聚类模型　176  
     6.2.2　评价聚类模型　179  
     6.2.3　任务实现　182  
     任务6.3　构建并评价分类模型　183  
     6.3.1　使用sklearn估计器构建分类模型　183  
     6.3.2　评价分类模型　186  
     6.3.3　任务实现　188  
     任务6.4　构建并评价回归模型　190  
     6.4.1　使用sklearn估计器构建线性回归模型　190  
     6.4.2　评价回归模型　193  
     6.4.3　任务实现　194  
     小结　196  
     实训　196  
     实训1　使用sklearn处理wine和wine_quality数据集　196  
     实训2　构建基于wine数据集的K-Means聚类模型　196  
     实训3　构建基于wine数据集的SVM分类模型　197  
     实训4　构建基于wine_quality数据集的回归模型　197  
     课后习题　198  
     第7章　航空公司客户价值分析　199  
     任务7.1　了解航空公司现状与客户价值分析　199  
     7.1.1　了解航空公司现状　200  
     7.1.2　认识客户价值分析　201  
     7.1.3　熟悉航空客户价值分析的步骤与流程　201  
     任务7.2　预处理航空客户数据　202  
     7.2.1　处理数据缺失值与异常值　202  
     7.2.2　构建航空客户价值分析关键特征　202  
     7.2.3　标准化LRFMC模型的5个特征　206  
     7.2.4　任务实现　207  
     任务7.3　使用K-Means算法进行客户分群　209  
     7.3.1　了解K-Means聚类算法　209  
     7.3.2　分析聚类结果　210  
     7.3.3　模型应用　213  
     7.3.4　任务实现　214  
     小结　215  
     实训　215  
     实训1　处理信用卡数据异常值　215  
     实训2　构造信用卡客户风险评价关键特征　217  
     实训3　构建K-Means聚类模型　218  
     课后习题　218  
     第8章　财政收入预测分析　220  
     任务8.1　了解财政收入预测的背景与方法　220  
     8.1.1　分析财政收入预测背景　220  
     8.1.2　了解财政收入预测的方法　222  
     8.1.3　熟悉财政收入预测的步骤与流程　223  
     任务8.2　分析财政收入数据特征的相关性　223  
     8.2.1　了解相关性分析　223  
     8.2.2　分析计算结果　224  
     8.2.3　任务实现　225  
     任务8.3　使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征　225  
     8.3.1　了解Lasso回归方法　226  
     8.3.2　分析Lasso回归结果　227  
     8.3.3　任务实现　227  
     任务8.4　使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型　228  
     8.4.1　了解灰色预测算法　228  
     8.4.2　了解SVR算法　229  
     8.4.3　分析预测结果　232  
     8.4.4　任务实现　234  
     小结　236  
     实训　236  
     实训1　求取企业所得税各特征间的相关系数　236  
     实训2　选取企业所得税预测关键特征　237  
     实训3　构建企业所得税预测模型　237  
     课后习题　237  
     第9章　家用热水器用户行为分析与事件识别　239  
     任务9.1　了解家用热水器用户行为分析的背景与步骤　239  
     9.1.1　分析家用热水器行业现状　240  
     9.1.2　了解热水器采集数据基本情况　240  
     9.1.3　熟悉家用热水器用户行为分析的步骤与流程　241  
     任务9.2　预处理热水器用户用水数据　242  
     9.2.1　删除冗余特征　242  
     9.2.2　划分用水事件　243  
     9.2.3　确定单次用水事件时长阈值　244  
     9.2.4　任务实现　246  
     任务9.3　构建用水行为特征并筛选用水事件　247  
     9.3.1　构建用水时长与频率特征　248  
     9.3.2　构建用水量与波动特征　249  
     9.3.3　筛选候选洗浴事件　250  
     9.3.4　任务实现　251  
     任务9.4　构建行为事件分析的BP神经网络模型　255  
     9.4.1　了解BP神经网络算法原理　255  
     9.4.2　构建模型　259  
     9.4.3　评估模型　260  
     9.4.4　任务实现　260  
     小结　263  
     实训　263  
     实训1　清洗运营商客户数据　263  
     实训2　筛选客户运营商数据　264  
     实训3　构建神经网络预测模型　265  
     课后习题　265  
     附录A　267  
     附录B　270  
     参考文献　295  
    学习笔记 
    Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。 Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。 用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等 。 定义 （推荐学习：Python视频教程） 用户可以通过电子邮件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，将 Jupyter Notebook 分享给其他人。 在Jupyter Notebook 中，代码可以实时的生成图像，视频，LaTeX和JavaScript。 使用 数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是Jupyter 格式 。 架构 Jupyter组件 Jupyter包含以下组件： Jupyter Notebook 和 …… 
    本文实例讲述了Python实现的微信好友数据分析功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 这里主要利用python对个人微信好友进行分析并把结果输出到一个html文档当中，主要用到的python包为 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安装itchat 微信的python sdk，用来获取个人好友关系。获取的代码 如下： import itchatimport pandas as pdfrom pyecharts import Geo, Baritchat.login()friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]def User2dict(User): User_dict = {} User_dict["NickName"] = User["NickName"] if User["NickName"] else "NaN" User_dict["City"] = User["City"] if User["City"] else "NaN" User_dict["Sex"] = User["Sex"] if User["Sex"] else 0 User_dict["Signature"] = User["Signature"] if User["Signature"] else "NaN" …… 
    基于微信开放的个人号接口python库itchat，实现对微信好友的获取，并对省份、性别、微信签名做数据分析。 效果： 直接上代码，建三个空文本文件stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下载字体simhei.ttf或删除字体要求的代码，就可以直接运行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#绘图时可以显示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#绘图时可以显示中文import jiebaimport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解决编码问题non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #获取好友信息def getFriends():…… 
    Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果示例 
    本文实例讲述了Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果。分享给大家供大家参考，具体如下： 前面讲述了关于双色球的各种算法，这里将进行下期双色球号码的预测，想想有些小激动啊。 代码中使用了线性回归算法，这个场景使用这个算法，预测效果一般，各位可以考虑使用其他算法尝试结果。 发现之前有很多代码都是重复的工作，为了让代码看的更优雅，定义了函数，去调用，顿时高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#导入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#读取文件d…… 
    以上就是本次介绍的Python数据电子书的全部相关内容，希望我们整理的资源能够帮助到大家，感谢大家对鬼鬼的支持。 
    注·获取方式：私信（666） 

5. 如何利用python进行数据分析

近年来分析学在数据、网络、金融等领域获得了突出的地位。应用各种软件组合起来进行数据收集，数据管理，以及数据分析，得出的结论用作商业决策，业务需求分析等等。分析学用于研究一个产品的市场效应，银行的贷款决定，这些都只是分析学的冰山一角。它在大数据，安全，数字和软件分析等领域有很深远的影响，下面是Python在分析学中的主要作用的一个延续：
在这个信息过载的世界，只有那些可以利用解析数据的优势来得出见解的人会获益。Python对于大数据的解释和分析具有很重要的作用。分析公司开发的很多工具都是基于Python来约束大数据块。分析师们会发现Python并不难学，它是一个强有力的数据管理和业务支持的媒介。
使用单一的语言来处理数据有它的好处。如果你以前曾经使用过C++或者Java，那么对你来说，Python应该很简单。数据分析可以使用Python实现，有足够的Python库来支持数据分析。 Pandas是一个很好的数据分析工具，因为它的工具和结构很容易被用户掌握。对于大数据来说它无疑是一个最合适的选择。即使是在数据科学领域，Python也因为它的“开发人员友好性”而使其他语言相形见绌。一个数据科学家熟悉Python的可能性要比熟悉其他语言的可能性高得多。
除了Python在数据分析中那些很明显的优点(易学，大量的在线社区等等)之外，在数据科学中的广泛使用，以及我们今天看到的大多数基于网络的分析，是Python在数据分析领域得以广泛传播的主要原因。
不论是金融衍生品还时大数据分析，Python都发挥了重要的作用。就前者而言，Python能够很好地和其它系统，软件工具以及数据流结合在一起，当然也包括R。用Python来对大数据做图表效果更好，它在速度和帮助方面也一样可靠。有些公司使用Python进行预测分析和统计分析。

6. 用python做数据分析

您好，很高兴为您解答用Python做数据分析的情况。一、Python介绍Python是一种高级编程语言，它已经被广泛应用于商业、科学、统计学和机器学习等领域，受到众多开发者的青睐。它拥有快速、简单、易学和丰富的库，因此被誉为能够结合大量现有工具来快速开发程序的绝佳编程语言。二、使用Python做数据分析Python中的NumPy、Pandas和Scikit-learn这三个库都可以用来进行数据的分析与处理，其中NumPy可以用来进行数学计算和数组操作，Pandas可以用来处理各种表格和时间序列数据，而Scikit-learn可以用来构建分类和回归模型。这些都是Python在数据分析方面十分有用的工具，可以帮助我们较快进行数据处理。以上就是关于用Python做数据分析的情况介绍，希望我的回答能够帮助您，祝您生活愉快！【摘要】
用python做数据分析【提问】
您好，很高兴为您解答用Python做数据分析的情况。一、Python介绍Python是一种高级编程语言，它已经被广泛应用于商业、科学、统计学和机器学习等领域，受到众多开发者的青睐。它拥有快速、简单、易学和丰富的库，因此被誉为能够结合大量现有工具来快速开发程序的绝佳编程语言。二、使用Python做数据分析Python中的NumPy、Pandas和Scikit-learn这三个库都可以用来进行数据的分析与处理，其中NumPy可以用来进行数学计算和数组操作，Pandas可以用来处理各种表格和时间序列数据，而Scikit-learn可以用来构建分类和回归模型。这些都是Python在数据分析方面十分有用的工具，可以帮助我们较快进行数据处理。以上就是关于用Python做数据分析的情况介绍，希望我的回答能够帮助您，祝您生活愉快！【回答】

7. 谁有有《利用Python进行数据分析》pdf 谢谢

利用python进行数据分析    
链接:  https://pan.baidu.com/s/15VdW4dcuPuIUEPrY3RehtQ
?pwd=3nfn 提取码: 3nfn  
本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。  

8. 这个python数据分析基础怎么做 ？

若要在 Python 中创建从 Person 继承的 Person 类和教师类，可以使用关键字和 and 方法。下面是一个示例：class__init__()__str__()

回答不易望请采纳