数据分析工具有哪些 python

1. 数据分析工具有哪些 python

　IPython
　　
 
　　IPython 是一个在多种编程语言之间进行交互计算的命令行 shell，最开始是用 python 开发的，提供增强的内省，富媒体，扩展的 shell
语法，tab 补全，丰富的历史等功能。IPython 提供了如下特性：

　　更强的交互 shell(基于 Qt 的终端)

　　一个基于浏览器的记事本，支持代码，纯文本，数学公式，内置图表和其他富媒体

　　支持交互数据可视化和图形界面工具

　　灵活，可嵌入解释器加载到任意一个自有工程里

　　简单易用，用于并行计算的高性能工具

　　由数据分析总监，Galvanize 专家 Nir Kaldero 提供。

　　
 
　　GraphLab Greate 是一个 Python 库，由 C++ 引擎支持，可以快速构建大型高性能数据产品。

　　这有一些关于 GraphLab Greate 的特点：

　　可以在您的计算机上以交互的速度分析以 T 为计量单位的数据量。

　　在单一平台上可以分析表格数据、曲线、文字、图像。

　　最新的机器学习算法包括深度学习，进化树和 factorization machines 理论。

　　可以用 Hadoop Yarn 或者 EC2 聚类在你的笔记本或者分布系统上运行同样的代码。

　　借助于灵活的 API 函数专注于任务或者机器学习。

　　在云上用预测服务便捷地配置数据产品。

　　为探索和产品监测创建可视化的数据。

　　由 Galvanize 数据科学家 Benjamin Skrainka 提供。

 

　　Pandas

 

　　pandas 是一个开源的软件，它具有 BSD 的开源许可，为 Python
编程语言提供高性能，易用数据结构和数据分析工具。在数据改动和数据预处理方面，Python 早已名声显赫，但是在数据分析与建模方面，Python
是个短板。Pands 软件就填补了这个空白，能让你用 Python 方便地进行你所有数据的处理，而不用转而选择更主流的专业语言，例如 R 语言。

　　整合了劲爆的 IPyton 工具包和其他的库，它在 Python 中进行数据分析的开发环境在处理性能，速度，和兼容方面都性能卓越。Pands
不会执行重要的建模函数超出线性回归和面板回归;对于这些，参考 statsmodel 统计建模工具和 scikit-learn 库。为了把 Python
打造成顶级的统计建模分析环境，我们需要进一步努力，但是我们已经奋斗在这条路上了。

　　由 Galvanize 专家，数据科学家 Nir Kaldero 提供。

　　PuLP

　　线性编程是一种优化，其中一个对象函数被最大程度地限制了。PuLP 是一个用 Python
编写的线性编程模型。它能产生线性文件，能调用高度优化的求解器，GLPK，COIN CLP/CBC，CPLEX，和GUROBI，来求解这些线性问题。

　　由 Galvanize 数据科学家 Isaac Laughlin 提供

 

　　Matplotlib

　　
 
　　matplotlib 是基于 Python 的
2D(数据)绘图库，它产生(输出)出版级质量的图表，用于各种打印纸质的原件格式和跨平台的交互式环境。matplotlib 既可以用在 python 脚本，
python 和 ipython 的 shell 界面 (ala MATLAB? 或 Mathematica?)，web 应用服务器，和6类 GUI
工具箱。

　　matplotlib 尝试使容易事情变得更容易，使困难事情变为可能。你只需要少量几行代码，就可以生成图表，直方图，能量光谱(power
spectra)，柱状图，errorcharts，散点图(scatterplots)等，。

　　为简化数据绘图，pyplot 提供一个类 MATLAB 的接口界面，尤其是它与 IPython
共同使用时。对于高级用户，你可以完全定制包括线型，字体属性，坐标属性等，借助面向对象接口界面，或项 MATLAB 用户提供类似(MATLAB)的界面。

　　Galvanize 公司的首席科学官 Mike Tamir 供稿。

 

　　Scikit-Learn

　　
 
　　Scikit-Learn 是一个简单有效地数据挖掘和数据分析工具(库)。关于最值得一提的是，它人人可用，重复用于多种语境。它基于
NumPy，SciPy 和 mathplotlib 等构建。Scikit 采用开源的 BSD 授权协议，同时也可用于商业。Scikit-Learn
具备如下特性：

　　分类(Classification) – 识别鉴定一个对象属于哪一类别

　　回归(Regression) – 预测对象关联的连续值属性

　　聚类(Clustering) – 类似对象自动分组集合

　　降维(Dimensionality Reduction) – 减少需要考虑的随机变量数量

　　模型选择(Model Selection) –比较、验证和选择参数和模型

　　预处理(Preprocessing) – 特征提取和规范化

　　Galvanize 公司数据科学讲师，Isaac Laughlin提供

 

　　Spark

　　
 
　　Spark 由一个驱动程序构成，它运行用户的 main 函数并在聚类上执行多个并行操作。Spark
最吸引人的地方在于它提供的弹性分布数据集(RDD)，那是一个按照聚类的节点进行分区的元素的集合，它可以在并行计算中使用。RDDs 可以从一个 Hadoop
文件系统中的文件(或者其他的 Hadoop 支持的文件系统的文件)来创建，或者是驱动程序中其他的已经存在的标量数据集合，把它进行变换。用户也许想要 Spark
在内存中永久保存 RDD，来通过并行操作有效地对 RDD 进行复用。最终，RDDs 无法从节点中自动复原。

　　Spark 中第二个吸引人的地方在并行操作中变量的共享。默认情况下，当 Spark
在并行情况下运行一个函数作为一组不同节点上的任务时，它把每一个函数中用到的变量拷贝一份送到每一任务。有时，一个变量需要被许多任务和驱动程序共享。Spark
支持两种方式的共享变量：广播变量，它可以用来在所有的节点上缓存数据。另一种方式是累加器，这是一种只能用作执行加法的变量，例如在计数器中和加法运算中。

2. 如何用python进行数据分析

3. 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。

4. 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】

5. 利用python实现数据分析

链接：https://pan.baidu.com/s/1FJZAznKSbwv-X52AM7uSfg
 提取码：7234
炼数成金:Python数据分析。Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言。也是一种功能强大而完善的通用型语言，已经具有十多年的发展历史，成熟且稳定。Python 具有脚本语言中最丰富和强大的类库，足以支持绝大多数日常应用。 Python语法简捷而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）轻松地联结在一起。
课程将从Python的基本使用方法开始，一步步讲解，从ETL到各种数据分析方法的使用，并结合实例，让学员能从中借鉴学习。

课程目录：
Python基础
Python的概览——Python的基本介绍、安装与基本语法、变量类型与运算符
了解Python流程控制——条件、循环语句与其他语句
常用函数——函数的定义与使用方法、主要内置函数的介绍
.....

6. python怎么做数据分析

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炼数成金:Python数据分析。Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言。也是一种功能强大而完善的通用型语言，已经具有十多年的发展历史，成熟且稳定。Python 具有脚本语言中最丰富和强大的类库，足以支持绝大多数日常应用。 Python语法简捷而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）轻松地联结在一起。
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Python基础
Python的概览——Python的基本介绍、安装与基本语法、变量类型与运算符
了解Python流程控制——条件、循环语句与其他语句
常用函数——函数的定义与使用方法、主要内置函数的介绍
.....

7. 如何用python进行数据分析

1、Python数据分析流程及学习路径
数据分析的流程概括起来主要是：读写、处理计算、分析建模和可视化四个部分。在不同的步骤中会用到不同的Python工具。每一步的主题也包含众多内容。
根据每个部分需要用到的工具，Python数据分析的学习路径如下：
相关推荐：《Python入门教程》
2、利用Python读写数据
Python读写数据，主要包括以下内容：
我们以一小段代码来看：
可见，仅需简短的两三行代码即可实现Python读入EXCEL文件。
3、利用Python处理和计算数据
在第一步和第二步，我们主要使用的是Python的工具库NumPy和pandas。其中，NumPy主要用于矢量化的科学计算，pandas主要用于表型数据处理。

4、利用Python分析建模
在分析和建模方面，主要包括Statsmdels和Scikit-learn两个库。
Statsmodels允许用户浏览数据，估计统计模型和执行统计测试。可以为不同类型的数据和每个估算器提供广泛的描述性统计，统计测试，绘图函数和结果统计列表。

Scikit-leran则是著名的机器学习库，可以迅速使用各类机器学习算法。

5、利用Python数据可视化
数据可视化是数据工作中的一项重要内容，它可以辅助分析也可以展示结果。

8. python可以做哪些数据分析

1、检查数据表
Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数来返回数据格式。Isnull是Python中检验空值的函数，你可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一列进行空值检查，返回的结果是逻辑值，包含空值返回True，不包含则返回False。使用unique函数查看唯一值，使用Values函数用来查看数据表中的数值。
2、数据表清洗
Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是astype函数，用来更改数据格式，Rename是更改列名称的函数，drop_duplicates函数删除重复值，replace函数实现数据替换。
3、数据预处理
数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序，使用where函数完成数据分组，使用split函数实现分列。
4、数据提取
主要是使用三个函数：loc、iloc和ix，其中loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按标签和位置进行提取。除了按标签和位置提起数据以外，还可以按具体的条件进行数据，比如使用loc和isin两个函数配合使用，按指定条件对数据进行提取。
5、数据筛选汇总
Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和 count函数还能实现excel中sumif和countif函数的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。groupby是进行分类汇总的函数，使用方法很简单，制定要分组的列名称就可以，也可以同时制定多个列名称，groupby 按列名称出现的顺序进行分组。