當前位置:首頁 » 編程語言 » pythonix

pythonix

發布時間: 2022-08-06 11:52:52

python可以做數據分析,好處是什麼呢怎麼學習

鏈接:https://pan..com/s/1FJZAznKSbwv-X52AM7uSfg

提取碼:7234

煉數成金:Python數據分析。Python是一種面向對象、直譯式計算機程序設計語言。也是一種功能強大而完善的通用型語言,已經具有十多年的發展歷史,成熟且穩定。Python 具有腳本語言中最豐富和強大的類庫,足以支持絕大多數日常應用。 Python語法簡捷而清晰,具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言,它能夠很輕松的把用其他語言製作的各種模塊(尤其是C/C++)輕松地聯結在一起。

課程將從Python的基本使用方法開始,一步步講解,從ETL到各種數據分析方法的使用,並結合實例,讓學員能從中借鑒學習。

課程目錄:

Python基礎

Python的概覽——Python的基本介紹、安裝與基本語法、變數類型與運算符

了解Python流程式控制制——條件、循環語句與其他語句

常用函數——函數的定義與使用方法、主要內置函數的介紹

.....

㈡ python ix是什麼意思

Python 有兩種除法操作符,一種是單斜杠:用於傳統除法,另一種雙斜杠:用於浮點數除法,其結果進行四捨五入。

㈢ python可以做哪些數據分析

Python可以做的事情有很多,比如:檢查數據表、數據清洗、數據提取、數據篩選等。

㈣ python數據分析干什麼

第一、檢查數據表
Python中使用shape函數來查看數據表的維度,也就是行數以及列數。你可以使用info函數來查看數據表的整體信息,使用dtype函數來返回數據格式;lsnull是Python中檢驗空值的函數,可以對整個數據表進行檢查,也可以單獨對某一行進行空值檢查,返回的結構是邏輯值,包含空值返回true,不包含則返回false。
第二、數據清洗
Python可以進行數據清洗,Python中處理空值的方法比較靈活,可以使用Dropna函數用來刪除數據表中包含空值的數據,也可以使用fillna函數對空值進行填充;Python中dtype是查看數據格式的函數,與之對應的是astype函數,用來更改數據格式,Rename是更改列名稱的函數,drop_plicates函數刪除重復值,replace函數實現數據替換。
第三、數據提取
進行數據提取時,主要使用三個函數:loc、iloc以及ix。Loc函數按標簽進行提取,iloc按位置進行提取,ix可以同時按照標簽和位置進行提取。除了按標簽和位置提取數據之外,還可以按照具體的條件進行提取,比如使用loc和isin兩個函數配合使用。
第四、數據篩選
Python數據分析還可以進行數據篩選,Python中使用loc函數配合篩選條件來完成篩選功能,配合sum和count函數還能實現Excel中sumif和countif函數的功能。使用的主要函數是groupby和pivot_table;groupby是進行分類匯總的函數,使用方法比較簡單,groupby按列名稱出現的順序進行分組。

㈤ 用Python畫柱狀圖時,顯示ix is deprecated,內附程序圖,求教錯誤出在哪裡

使用 iloc, 或者loc 替換到ix

㈥ 如何用python寫 數據分析工具

  • 數據導入

  • 導入本地的或者web端的CSV文件;

  • 數據變換;

  • 數據統計描述;

  • 假設檢驗

  • 單樣本t檢驗;

  • 可視化;

  • 創建自定義函數。

  • 數據導入

    這是很關鍵的一步,為了後續的分析我們首先需要導入數據。通常來說,數據是CSV格式,就算不是,至少也可以轉換成CSV格式。在Python中,我們的操作如下:

    Python

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

  • import pandas as pd

    # Reading data locally

    df = pd.read_csv('/Users/al-ahmadgaidasaad/Documents/d.csv')

    # Reading data from web

    data_url = "t/Analysis-with-Programming/master/2014/Python/Numerical-Descriptions-of-the-Data/data.csv"

    df = pd.read_csv(data_url)

  • 為了讀取本地CSV文件,我們需要pandas這個數據分析庫中的相應模塊。其中的read_csv函數能夠讀取本地和web數據。

    數據變換

    既然在工作空間有了數據,接下來就是數據變換。統計學家和科學家們通常會在這一步移除分析中的非必要數據。我們先看看數據:

    Python

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    10

    11

    12

    13

    14

    15

    16

    17

    18

    19

    20

    21

  • # Head of the data

    print df.head()

    # OUTPUT

    0 12432934148330010553

    1 41589235 4287806335257

    2 17871922 19551074 4544

    317152 14501 3536 1960731687

    4 12662385 25303315 8520

    # Tail of the data

    print df.tail()

    # OUTPUT

    74 2505 20878 3519 1973716513

    7560303 40065 7062 1942261808

    76 63116756 3561 1591023349

    7713345 38902 2583 1109668663

    78 2623 18264 3745 1678716900

  • 對R語言程序員來說,上述操作等價於通過print(head(df))來列印數據的前6行,以及通過print(tail(df))來列印數據的後6行。當然Python中,默認列印是5行,而R則是6行。因此R的代碼head(df, n = 10),在Python中就是df.head(n = 10),列印數據尾部也是同樣道理。

    在R語言中,數據列和行的名字通過colnames和rownames來分別進行提取。在Python中,我們則使用columns和index屬性來提取,如下:

    Python

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    10

    11

  • # Extracting column names

    print df.columns

    # OUTPUT

    Index([u'Abra', u'Apayao', u'Benguet', u'Ifugao', u'Kalinga'], dtype='object')

    # Extracting row names or the index

    print df.index

    # OUTPUT

    Int64Index([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78], dtype='int64')

  • 數據轉置使用T方法,

    Python

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    10

    11

    12

    13

    14

    15

    16

    17

    18

    19

    20

    21

    22

    23

    24

    25

    26

  • # Transpose data

    print df.T

    # OUTPUT

    01 23 45 67 89

    Abra1243 41581787171521266 5576 927215401039 5424

    Apayao2934 92351922145012385 7452109917038138210588

    Benguet148 42871955 353625307712796 24632592 1064

    Ifugao3300

    ... 69 70 71 72 73 74 75 76 77

    Abra ...12763 247059094 620913316 250560303 631113345

    Apayao ...376251953235126 6335386132087840065 675638902

    Benguet... 2354 4045 5987 3530 2585 3519 7062 3561 2583

    Ifugao ... 9838171251894015560 774619737194221591011096

    Kalinga...

    78

    Abra2623

    Apayao 18264

    Benguet 3745

    Ifugao 16787

    Kalinga16900

    Other transformations such as sort can be done using<code>sort</code>attribute. Now let's extract a specific column. In Python, we do it using either<code>iloc</code>or<code>ix</code>attributes, but<code>ix</code>is more robust and thus I prefer it. Assuming we want the head of the first column of the data, we have

  • 其他變換,例如排序就是用sort屬性。現在我們提取特定的某列數據。Python中,可以使用iloc或者ix屬性。但是我更喜歡用ix,因為它更穩定一些。假設我們需數據第一列的前5行,我們有:

    Python

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

  • print df.ix[:, 0].head()

    # OUTPUT

    0 1243

    1 4158

    2 1787

    317152

    4 1266

    Name: Abra, dtype: int64

  • 順便提一下,Python的索引是從0開始而非1。為了取出從11到20行的前3列數據,我們有:

    Python

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    10

    11

    12

    13

    14

    15

  • print df.ix[10:20, 0:3]

    # OUTPUT

    AbraApayaoBenguet

    109811311 2560

    1127366 15093 3039

    12 11001701 2382

    13 7212 11001 1088

    14 10481427 2847

    1525679 15661 2942

    16 10552191 2119

    17 54376461734

    18 10291183 2302

    1923710 12222 2598

    20 10912343 2654

  • 上述命令相當於df.ix[10:20, ['Abra', 'Apayao', 'Benguet']]。

    為了舍棄數據中的列,這里是列1(Apayao)和列2(Benguet),我們使用drop屬性,如下:

    Python

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

  • print df.drop(df.columns[[1, 2]], axis = 1).head()

    # OUTPUT

    AbraIfugaoKalinga

    0 1243330010553

    1 4158806335257

    2 17871074 4544

    317152 1960731687

    4 12663315 8520

  • axis參數告訴函數到底舍棄列還是行。如果axis等於0,那麼就舍棄行。

    統計描述

    下一步就是通過describe屬性,對數據的統計特性進行描述:

    Python

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    10

    11

    12

  • print df.describe()

    # OUTPUT

    AbraApayaoBenguetIfugao Kalinga

    count 79.000000 79.00000079.000000 79.000000 79.000000

    mean 12874.37974716860.6455703237.39240512414.62025330446.417722

    std16746.46694515448.1537941588.536429 5034.28201922245.707692

    min927.000000401.000000 148.000000 1074.000000 2346.000000

    25% 1524.000000 3435.5000002328.000000 8205.000000 8601.500000

    50% 5790.00000010588.0000003202.00000013044.00000024494.000000

    75%13330.50000033289.0000003918.50000016099.50000052510.500000

    max60303.00000054625.0000008813.00000021031.00000068663.000000

  • 假設檢驗

    Python有一個很好的統計推斷包。那就是scipy裡面的stats。ttest_1samp實現了單樣本t檢驗。因此,如果我們想檢驗數據Abra列的稻穀產量均值,通過零假設,這里我們假定總體稻穀產量均值為15000,我們有:

    Python

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

  • from scipy import stats as ss

    # Perform one sample t-test using 1500 as the true mean

    print ss.ttest_1samp(a = df.ix[:, 'Abra'], popmean = 15000)

    # OUTPUT

    (-1.1281738488299586, 0.26270472069109496)

  • 返回下述值組成的元祖:

  • t : 浮點或數組類型
    t統計量

  • prob : 浮點或數組類型
    two-tailed p-value 雙側概率值

  • 通過上面的輸出,看到p值是0.267遠大於α等於0.05,因此沒有充分的證據說平均稻穀產量不是150000。將這個檢驗應用到所有的變數,同樣假設均值為15000,我們有:

    Python

    1

    2

    3

    4

    5

    6

  • print ss.ttest_1samp(a = df, popmean = 15000)

    # OUTPUT

    (array([ -1.12817385, 1.07053437, -65.81425599,-4.564575, 6.17156198]),

    array([2.62704721e-01, 2.87680340e-01, 4.15643528e-70,

    1.83764399e-05, 2.82461897e-08]))

  • 第一個數組是t統計量,第二個數組則是相應的p值。

    可視化

    Python中有許多可視化模塊,最流行的當屬matpalotlib庫。稍加提及,我們也可選擇bokeh和seaborn模塊。之前的博文中,我已經說明了matplotlib庫中的盒須圖模塊功能。

    ;

  • 重復100次; 然後

  • 計算出置信區間包含真實均值的百分比

  • Python中,程序如下:

    Python

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    10

    11

    12

    13

    14

    15

    16

    17

    18

    19

    20

    21

    22

    23

    24

    25

  • import numpy as np

    import scipy.stats as ss

    def case(n = 10, mu = 3, sigma = np.sqrt(5), p = 0.025, rep = 100):

    m = np.zeros((rep, 4))

    for i in range(rep):

    norm = np.random.normal(loc = mu, scale = sigma, size = n)

    xbar = np.mean(norm)

    low = xbar - ss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))

    up = xbar + ss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))

    if (mu > low) & (mu < up):

    rem = 1

    else:

    rem = 0

    m[i, :] = [xbar, low, up, rem]

    inside = np.sum(m[:, 3])

    per = inside / rep

    desc = "There are " + str(inside) + " confidence intervals that contain "

    "the true mean (" + str(mu) + "), that is " + str(per) + " percent of the total CIs"

    return {"Matrix": m, "Decision": desc}

  • 上述代碼讀起來很簡單,但是循環的時候就很慢了。下面針對上述代碼進行了改進,這多虧了Python專家,看我上篇博文的15條意見吧。

    Python

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    10

    11

    12

    13

    14

    15

    16

    17

    18

    19

  • import numpy as np

    import scipy.stats as ss

    def case2(n = 10, mu = 3, sigma = np.sqrt(5), p = 0.025, rep = 100):

    scaled_crit = ss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))

    norm = np.random.normal(loc = mu, scale = sigma, size = (rep, n))

    xbar = norm.mean(1)

    low = xbar - scaled_crit

    up = xbar + scaled_crit

    rem = (mu > low) & (mu < up)

    m = np.c_[xbar, low, up, rem]

    inside = np.sum(m[:, 3])

    per = inside / rep

    desc = "There are " + str(inside) + " confidence intervals that contain "

    "the true mean (" + str(mu) + "), that is " + str(per) + " percent of the total CIs"

    return {"Matrix": m, "Decision": desc}

  • 更新

    那些對於本文ipython notebook版本感興趣的,請點擊這里。這篇文章由Nuttens Claude負責轉換成ipython notebook 。

㈦ 數據分析員用python做數據分析是怎麼回事,需要用到python中的那些內容,具體是怎麼操作的

最近,Analysis with Programming加入了Planet Python。我這里來分享一下如何通過Python來開始數據分析。具體內容如下:


數據導入

導入本地的或者web端的CSV文件;

數據變換;

數據統計描述;

假設檢驗

單樣本t檢驗;

可視化;

創建自定義函數。

數據導入

  • 1

    這是很關鍵的一步,為了後續的分析我們首先需要導入數據。通常來說,數據是CSV格式,就算不是,至少也可以轉換成CSV格式。在Python中,我們的操作如下:

    import pandas as pd

    # Reading data locally

    df = pd.read_csv('/Users/al-ahmadgaidasaad/Documents/d.csv')

    # Reading data from web

    data_url = "https://raw.githubusercontent.com/alstat/Analysis-with-Programming/master/2014/Python/Numerical-Descriptions-of-the-Data/data.csv"

    df = pd.read_csv(data_url)

    為了讀取本地CSV文件,我們需要pandas這個數據分析庫中的相應模塊。其中的read_csv函數能夠讀取本地和web數據。

  • 數據變換

  • 1

    既然在工作空間有了數據,接下來就是數據變換。統計學家和科學家們通常會在這一步移除分析中的非必要數據。我們先看看數據(下圖)

    對R語言程序員來說,上述操作等價於通過print(head(df))來列印數據的前6行,以及通過print(tail(df))來列印數據的後6行。當然Python中,默認列印是5行,而R則是6行。因此R的代碼head(df, n = 10),在Python中就是df.head(n = 10),列印數據尾部也是同樣道理

  • 9

    plt.show(sns.lmplot("Benguet", "Ifugao", df))

  • 創建自定義函數

  • 在Python中,我們使用def函數來實現一個自定義函數。例如,如果我們要定義一個兩數相加的函數,如下即可:

    def add_2int(x, y):

    return x + y

    print add_2int(2, 2)

    # OUTPUT

    4

  • 順便說一下,Python中的縮進是很重要的。通過縮進來定義函數作用域,就像在R語言中使用大括弧{…}一樣。這有一個我們之前博文的例子:

    產生10個正態分布樣本,其中和

    基於95%的置信度,計算和;

    重復100次; 然後

    計算出置信區間包含真實均值的百分比

    Python中,程序如下:

    import numpy as np

    import scipy.stats as ss

    def case(n = 10, mu = 3, sigma = np.sqrt(5), p = 0.025, rep = 100):

    m = np.zeros((rep, 4))

    for i in range(rep):

    norm = np.random.normal(loc = mu, scale = sigma, size = n)

    xbar = np.mean(norm)

    low = xbar - ss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))

    up = xbar + ss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))

    if (mu > low) & (mu < up):

    rem = 1

    else:

    rem = 0

    m[i, :] = [xbar, low, up, rem]

    inside = np.sum(m[:, 3])

    per = inside / rep

    desc = "There are " + str(inside) + " confidence intervals that contain "

    "the true mean (" + str(mu) + "), that is " + str(per) + " percent of the total CIs"

    return {"Matrix": m, "Decision": desc}

  • 上述代碼讀起來很簡單,但是循環的時候就很慢了。下面針對上述代碼進行了改進,這多虧了Python專家

    import numpy as np

    import scipy.stats as ss

    def case2(n = 10, mu = 3, sigma = np.sqrt(5), p = 0.025, rep = 100):

    scaled_crit = ss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))

    norm = np.random.normal(loc = mu, scale = sigma, size = (rep, n))

    xbar = norm.mean(1)

    low = xbar - scaled_crit

    up = xbar + scaled_crit

    rem = (mu > low) & (mu < up)

    m = np.c_[xbar, low, up, rem]

    inside = np.sum(m[:, 3])

    per = inside / rep

    desc = "There are " + str(inside) + " confidence intervals that contain "

    "the true mean (" + str(mu) + "), that is " + str(per) + " percent of the total CIs"

    return {"Matrix": m, "Decision": desc}

㈧ python數據分析可以做什麼工作

python可以做什麼?

  1. 檢查數據表:Python中使用shape函數來查看數據表的維度,也就是行數和列數。

  2. 數據表清洗:Python中處理空值的方法比較靈活,可以使用Dropna函數用來刪除數據表中包含空值的數據,也可以使用fillna函數對空值進行填充。

  3. 數據預處理:數據預處理是對清洗完的數據進行整理以便後期的統計和分析工作,主要包括數據表的合並、排序、數值分列、數據分組及標記等工作。

  4. 數據提取:主要是使用三個函數:loc、iloc和ix,其中loc函數按標簽值進行提取,iloc按位置進行提取,ix可以同時按標簽和位置進行提取。

  5. 數據篩選匯總:Python中使用loc函數配合篩選條件來完成篩選功能,配合sum和 count函數還能實現excel中sumif和countif函數的功能。

    綜合這五種工作內容來說,python數據分析就業前景還是非常好的

㈨ python中iloc 和loc ix的區別

  1. loc 在index的標簽上進行索引,范圍包括start和end。

  2. iloc 在index的位置上進行索引,不包括end.。

  3. ix 是 iloc 和 loc的合體。

熱點內容
yy視覺演算法 發布:2022-08-19 17:06:13 瀏覽:219
pythonforlist修改 發布:2022-08-19 17:04:41 瀏覽:774
atm機c語言 發布:2022-08-19 17:04:11 瀏覽:791
養生密碼怎麼樣 發布:2022-08-19 17:03:23 瀏覽:491
html表白網頁源碼 發布:2022-08-19 17:03:16 瀏覽:984
氧化鋅為什麼可以直接配置 發布:2022-08-19 17:02:03 瀏覽:723
struts2上傳文件進度條 發布:2022-08-19 17:01:21 瀏覽:36
too密碼是多少 發布:2022-08-19 16:58:18 瀏覽:248
適合ftp的文件組織目錄結構 發布:2022-08-19 16:53:16 瀏覽:13
我的世界裡如何獲得伺服器 發布:2022-08-19 16:50:23 瀏覽:707