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python数据分析过程示例.docx
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引言
几年后发生了。在使用 SAS 工作超过 5 年后,我决定走出自己的舒
适区。作为一个数据科学家,我寻找其他有用的工具的旅程开始了!
幸运的是,没过多久我就决定,Python 作为我的开胃菜。
我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代
码。原来,写代码是如此容易!
我一周内学会了 Python 基础。并且,从那时起,我不仅深度探索了
这门语言,而且也帮助了许多人学习这门语言。Python 是一种通用语
言。但是,多年来,具有强大的社区支持,这一语言已经有了专门的
数据分析和预测模型库。
由于 Python 缺乏数据科学的资源,我决定写这篇教程来帮助别人更
快地学习 Python。在本教程中,我们将讲授一点关于如何使用
Python 进行数据分析的信息,咀嚼它,直到我们觉得舒适并可以自己
去实践。
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目录
1. 数据分析的 Python 基础
o 为什么学 Python 用来数据分析
o Python 2.7 v/s 3.4
o 怎样安装 Python
o 在 Python 上运行一些简单程序
2. Python 的库和数据结构
o Python 的数据结构
o Python 的迭代和条件结构
o Python 库
3. 在 Python 中使用 Pandas 进行探索性分析
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o 序列和数据框的简介
o 分析 Vidhya 数据集——贷款的预测问题
4. 在 Python 中使用 Pandas 进行数据再加工
5. 使用 Python 中建立预测模型
o 逻辑回归
o 决策树
o 随机森林
让我们开始吧
1.数据分析的 Python 基础
为什么学 Python 用来数据分析
很多人都有兴趣选择 Python 作为数据分析语言。这一段时间以来,
我有比较过 SAS 和 R。这里有一些原因来支持学习 Python:
� 开源——免费安装
� 极好的在线社区
� 很容易学习
� 可以成为一种通用的语言,用于基于 Web 的分析产品数据科学和生产中。
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不用说,它仍然有几个缺点:
� 它是一种解释性的语言,而不是编译的语言,因此可能占用更多的 CPU 时间。然
而,由于它节省了程序员的时间(由于学习的方便),它可能仍然是一个很好的选
择。
Python 2.7 v/s 3.4
这是关于 Python 的一个最具争议的话题。你可能总是不能避免遇
到,尤其是如果你是一个初学者。这里没有正确/错误的选择。它完全
取决于具体情况和你的需要。我会尝试给你一些建议,以帮助你做出
明智的选择。
为什么选择 Python 2.7
1. 极好的社区支持!这是你在初期需要的东西。Python 2 发行于 2000 年末,已经
被使用超过 15 年。
2. 很多第三方库!虽然许多库已经提供了 3.X 的支持,但仍然有大量的模块只工作在
2.X。如果你计划将 Python 用于具体的应 用,如 Web 开发这种高度依赖外
部模块的,你选择 2.7 可能会更好。
3. 3.X 版本的一些特性有向后兼容性,可以使用 2.7 版本。
为什么选择 Python 3.4
1. 更整齐和更快!Python 开发者修正了一些固有的问题和小缺点,以此为未来建立
一个强大的基础。这些可能不是很相关,但最终会很重要。
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2. 这是未来!2.7 是 2 .X 族发布的最后一个版本,并且最终每个人都要转移到 3.X 版
本。Python 3 在过去 5 年已经发布的稳定版本,并将继续。
没有明确的赢家,但我想,底线是,你应该专注于学习 Python 语
言。版本之间的转换应该只是一个时间问题。敬请期待,不久的将来
一个专门对比 Python 2.X 和 3 X 的文章!
怎样安装 Python
有两种方法安装 Python
� 你可以直接从项目网站下载 Python,然后单独安装你想要的组件和库
� 或者,你可以下载并安装一个包,它附带了预装的库。我建议您下载 Anaconda。
另一种选择是 Enthought Canopy Express。
第二种方法提供了一个避免麻烦的安装,因此我会推荐给初学者。这
种方法是你必须等待整个包进行升级, 即使你只是对一个单一的库
的最新版本感兴趣。它应该不重要,直到和除非,直到和除非,你正
在做的尖端统计研究。
选择开发环境
一旦你已经安装了 Python,选择环境可以有很多种选择。这里是 3
个最常见的选择:
� 终端/基于 Shell
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