python数据分析有什么用？

1. python数据分析有什么用？

2. python数据分析干什么

第一、检查数据表
Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数以及列数。你可以使用info函数来查看数据表的整体信息，使用dtype函数来返回数据格式;lsnull是Python中检验空值的函数，可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一行进行空值检查，返回的结构是逻辑值，包含空值返回true，不包含则返回false。
第二、数据清洗
Python可以进行数据清洗，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。
第三、数据提取
进行数据提取时，主要使用三个函数：loc、iloc以及ix。Loc函数按标签进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按照标签和位置进行提取。除了按标签和位置提取数据之外，还可以按照具体的条件进行提取，比如使用loc和isin两个函数配合使用。
第四、数据筛选
Python数据分析还可以进行数据筛选，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。使用的主要函数是groupby和pivot_table;groupby是进行分类汇总的函数，使用方法比较简单，groupby按列名称出现的顺序进行分组。

3. python数据分析是什么

Python本身是一门编程语言，应用于Web开发、爬虫、机器学习等多个领域，但是除了这些，Python大热的一个学习方向——那就是Python数据分析。
在金融领域，Python成为炙手可热的分析工具，这几乎已经成为共识。
1．处理大量数据
我们可以使用Python，对海量数据进行处理；
2．Python可以轻松实现自动
比如你要针对本地某一文件夹下面的文件名进行批量修改，就可以用Python；
3．Python可用来做算法模型

即使是做数据分析的，一些基础的算法模型还是有必要掌握的，Python可以让你在懂一些基础的算法原理的情况下就能搭建一些模型，比如你可以使用聚类算法搭建一个模型去对用户进行分类。

4. python 为什么适合数据分析

1、用Excel进行简单的描述统计分析，每换一份数据都需要重新操作一遍。但使用Python编写每一步过程就非常方便，统一语言带来记录方法的统一。Python处理Excel表格，是通过调用模块，处理这些数据并生成报表。相比Excel，Python能够处理更大的数据集;能够更容易的实现自动化分析;能够比较容易的建立复杂的机器学习模型。
       2、使用Python代码可以迅速调用数据，计算需求，并记录每一步过程，方便修改。如果想做出各种好看的图表，使用Python可视化类工具就可以，几行代码，省时省力，还具有交互功能。如果需要调整也只要修改代码，不用费心费力重新做图。
       3、相比spss，spss是个统计软件，只适合在科学研究领域做实验数据的分析，并不适合做偏向实际应用场景的数据的分析；而Python能够处理复杂的数据逻辑，因此在这些场景的使用更有优势。

5. 金融需要学python爬虫还是数据分析

链接：http://pan.baidu.com/s/1djPqbCXnQrRpW0dgi2MCJg
 提取码：4591
华尔街学堂 python金融实务从入门到精通。最近，越来越多的研究员、基金经理甚至财务会计领域的朋友，向小编咨询：金融人需要学Python么？事实上在现在，这已经不是一个问题了。Python已成为国内很多顶级投行、基金、咨询等泛金融、商科领域的必备技能。中金公司、银河证券、南方基金、银华基金在招聘分析师岗位时，纷纷要求熟练掌握Python数据分析技能。

课程目录：
Python在金融资管领域中的应用
安装anaconda步骤
Python基础知识
Python基础金融分析应用
成为编程能手：Python知识进阶
利用Python实现金融数据收集、分析与可视化
......

6. python数据分析有什么用

北京买房时链家的房价只给了一小部分数据，远远不能满足需求。花了几个小时写了一个爬虫，爬下北京所有的小区信息及北京所有小区的历史成交记录，这样是不是很酷的爬虫。

7. 做数据分析为什么要使用Python？

现如今，数据分析中有很多的工具都是十分实用的。由于大数据的发展越来越好，使得使用了大数据分析的企业已经朝着更好的方向发展。正是因为这个原因，数据分析行业的人才也开始变得火热起来，尤其是高端人才，越来越稀缺。当然，对于数据分析这个工作，的确是需要学会一些编程语言的，比如MATLAB，Python，Java等语言。但是对于初学者来说，Python是一个不错的语言，Python语言简单易懂，同时对于大数据分析有很明显的帮助。那么数据分析为什么要使用Python呢？这是因为Python有很多优点，那么优点都是什么呢？下面我们就给大家介绍一下这些优点。
首先说说Python的第一个优点，那就是Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都显得比较活跃，这就是Python作为数据分析的原因之一，python拥有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科学计算方面十分有优势，尤其是pandas，在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势，已经成为数据分析中流砥柱的分析工具。
Python最大的优点那就是简单易学。很多学过Java的朋友都知道，Python语法简单的多，代码十分容易被读写，最适合刚刚入门的朋友去学习。我们在处理数据的时候，一般都希望数据能够转化成可运算的数字形式，这样，不管是没学过编程的人还是学过编程的人都能够看懂这个数据。
当然，Python也具有强大的编程能力，这种编程语言不同于R或者matlab，python有些非常强大的数据分析能力，并且还可以利用Python进行爬虫，写游戏，以及自动化运维，在这些领域中有着很广泛的应用，这些优点就使得一种技术去解决所有的业务服务问题，这就充分的体现的Python有利于各个业务之间的融合。如果使用Python，能够大大的提高数据分析的效率。
其实现如今，Python是一个面向世界的编程语言，Python对于如今火热的人工智能也有一定的帮助，这是因为人工智能需要的是即时性，而Python是一种非常简洁的语言，同时有着丰富的数据库以及活跃的社区，这样就能够轻松的提取数据，从而为人工智能做出优质的服务。
通过上面的描述，相信大家已经知道了使用Python做数据分析的优点了。Python语言得益于它的简单方便，使得其在大数据、数据分析以及人工智能方面都有十分明显的存在感，对于数据分析从业者以及想要进入数据分析行业的人来说，简单易学容易上手的优势也是一个优势，所以不管大家是否进入数据分析行业，学习Python是没有坏处的。

8. python 为什么适合数据分析

我使用python这门语言也有三年了，被其简洁、易读、强大的库所折服，我已经深深爱上了python。其pythonic语言特性，对人极其友好，可以说，一个完全不懂编程语言的人，看懂python语言也不是难事。
在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面，相对于R、MATLAB、SAS、Stata等工具，Python都有其优势。近年来，由于Python库的不断发展（如pandas），使其在数据挖掘领域崭露头角。结合其在通用编程方面的强大实力，我们完全可以只使用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序。
由于python是一种解释性语言，大部分编译型语言都要比python代码运行速度快，有些同学就因此鄙视python。但是小编认为，python是一门高级语言，其生产效率更高，程序员的时间通常比CPU的时间值钱，因此为了权衡利弊，考虑用python是值得的。

Python强大的计算能力依赖于其丰富而强大的库：
Numpy
Numerical Python的简称，是Python科学计算的基础包。其功能：
1. 快速高效的多维数组对象ndarray。
2. 用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数。
3. 线性代数运算、傅里叶变换，以及随机数生成。
4. 用于将C、C++、Fortran代码集成到Python的工具。

除了为Python提供快速的数组处理能力，NumPy在数据分析方面还有另外一个主要作用，即作为在算法之间传递数据的容器。对于数值型数据，NumPy数组在存储和处理数据时要比内置的Python数据结构高效得多。此外，由低级语言（比如C和Fortran）编写的库可以直接操作NumPy数组中的数据，无需进行任何数据复制工作。

SciPy
是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，主要包括下面这些包：
1. scipy.integrate：数值积分例程和微分方程求解器。
2. scipy.linalg：扩展了由numpy.linalg提供的线性代数例程和矩阵分解功能。
3. scipy.optimize：函数优化器（最小化器）以及根查找算法。
4. scipy.signal：信号处理工具。
5. scipy.sparse：稀疏矩阵和稀疏线性系统求解器。
6. scipy.special：SPECFUN（这是一个实现了许多常用数学函数（如伽玛函数）的Fortran库）的包装器。
7. scipy.stats：标准连续和离散概率分布（如密度函数、采样器、连续分布函数等）、各种统计检验方法，以及更好的描述统计法。
8. scipy.weave：利用内联C++代码加速数组计算的工具。

注：NumPy跟SciPy的有机结合完全可以替代MATLAB的计算功能（包括其插件工具箱）。

SymPy
是python的数学符号计算库，用它可以进行数学表达式的符号推导和演算。

pandas
提供了使我们能够快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
pandas兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库(如SQL)灵活的数据处理功能。它提供了复杂精细的索引功能，以便更为便捷地完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等操作。
对于使用R语言进行统计计算的用户，肯定不会对DataFrame这个名字感到陌生，因为它源自于R的data.frame对象。但是这两个对象并不相同。R的data.frame对象所提供的功能只是DataFrame对象所提供的功能的一个子集。也就是说pandas的DataFrame功能比R的data.frame功能更强大。

matplotlib
是最流行的用于绘制数据图表的Python库。它最初由John D. Hunter（JDH）创建，目前由一个庞大的开发人员团队维护。它非常适合创建出版物上用的图表。它跟IPython（马上就会讲到）结合得很好，因而提供了一种非常好用的交互式数据绘图环境。绘制的图表也是交互式的，你可以利用绘图窗口中的工具栏放大图表中的某个区域或对整个图表进行平移浏览。

TVTK
是python数据三维可视化库，是一套功能十分强大的三维数据可视化库，它提供了Python风格的API，并支持Trait属性(由于Python是动态编程语言，其变量没有类型，这种灵活性有助于快速开发，但是也有缺点。而Trait库可以为对象的属性添加检校功能，从而提高程序的可读性，降低出错率。) 和NumPy数组。此库非常庞大，因此开发公司提供了一个查询文档，用户可以通过下面语句运行它：
>>> from enthought.tvtk.toolsimport tvtk_doc
>>> tvtk_doc.main()

Scikit-Learn
是基于python的机器学习库，建立在NumPy、SciPy和matplotlib基础上，操作简单、高效的数据挖掘和数据分析。其文档、实例都比较齐全。


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