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您是否正在寻找使用Python的示例数据分析?这篇文章适合您。我们将向您展示如何使用Python实现最常见的数据分析任务,从Python本身的功能,将像Pandas这样的模块与Tensorflow一起使用。让我们潜入。

关于Python版本的说明

此备忘单中的所有示例都使用Python 3.我们建议使用最新的稳定版本的Python,例如,Python 3.8。您可以通过在System shell中运行以下命令检查计算机上安装的版本:
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有时,开发机将有Python 2和Python 3并排安装。有两个Python版本在MacOS上很常见。如果是你的情况,你可以使用Python3.命令运行Python 3即使Python 2是您环境中的默认值:
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如果您没有安装Python 3,请访问Python下载页面有关安装它的说明。


通过在shell中运行python3命令启动Python解释器:
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图书馆和进口

安装所需的Python模块的最简单方法数据分析是使用pip。安装numpy和pandas只需要几秒钟:
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安装了模块后,使用进口语句使程序中可用的模块:
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获得Python数据分析功能的帮助

如果你被困,内置的Python文档是检查解决问题的提示和方法的好地方。蟒蛇救命()函数显示方法或类的帮助文章:
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帮助功能使用系统文本分页程序,也称为寻呼机,以显示文档。许多系统使用少量作为默认文本寻呼机,以防您不熟悉此处的VI快捷方式是基础:

  • jK.按行向上和向下导航。
  • /在文档页面中搜索内容。
    • 按下后/键入搜索查询,按Enter转到第一次出现。
    • NN前进并返回搜索结果。
  • Ctrl + D.Ctrl + U.将光标一页移至一个页面和一个页面。

待帮助文章的另一个有用地点是Pandas和Numpy等Python数据分析模块的在线文档。例如,熊猫用户指南用解释和示例涵盖所有熊猫的功能。

基本语言特征

通过Python基础知识快速巡演:
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Python中有许多有用的字符串方法,了解更多关于它们的信息Python字符串文档

使用数据来源

Pandas提供了许多易于使用的数据导入方法,包括CSV和TSV导入,从系统剪贴板复制,并读取和编写JSON文件。这足以满足大多数Python数据分析任务:
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查找所有其他Pandas数据导入功能Pandas Docs.

使用Pandas数据帧

Pandas数据帧是探索,清洁,调整的好方法,并在Python中进行数据分析时过滤数据集。本节涵盖了您可以使用Pandas数据帧执行的一些事情。

探索数据

以下是一些功能,允许您轻松了解您正在处理的数据集:
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统计运作

Pandas中存在最小值,最大值和自定义等的所有标准统计操作:
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清洁数据

有没有 - 一个数字是很常见的(南)数据集中的值。为了能够在具有统计方法的数据集上运行,您将首先需要清理数据。该菲尔纳滴管熊猫功能是更换的便捷方式具有更多代表的数据设置的值,例如,零,或从数据帧中使用NaN值删除行。
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过滤和排序

以下是一些用于过滤和排序数据帧中数据的基本命令。
PythonfordataAnalysis.PythonfordataAnalysis.PythonfordataAnalysis.

机器学习

虽然机器学习算法可能是非常复杂的,但Python的流行模块简单地创建了机器学习程序。下面是一种简单ML算法的示例,它使用Python及其数据分析和机器学习模块,即Numpy,Tensorflow,Keras和Scikit-Learn。

在这个程序中,我们生成了一个使用披萨直径的样本数据和各自的价格,在此数据集上列出模型,然后使用模型来预测我们选择的直径的披萨价格。
PythonfordataAnalysis.PythonfordataAnalysis.PythonfordataAnalysis.

设置模型后,我们可以使用它来预测结果:

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概要

在本文中,我们查看了使用Python进行数据分析的基础知识。有关Pandas中可用功能的更多详细信息,请访问熊猫用户指南。对于用numpy更强大的数学(它可以与熊猫一起使用),看看numpy入门指南


要了解有关Python进行数据分析的更多信息,请注册我们的数据分析纳迪格尔计划188金宝搏安不安全今天。

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