经济学python

⑴ 经济学在读研究生学习python可以用来做什么

俗话说得好，技多不压身，学习Python可以干很多的事情，比如说人工智能、数据分析、机器学习、金融量化分析等。

⑵ python(pandas模块)

Pandas是Python的一个数据分析包，最初由AQR Capital
Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的Pydata开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分，pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此pandas为时间序列分析提供了很好的支持。

Pandas的名称来自于面板数据和python数据分析。panel
data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。

Pandas数据结构：

Series：一维数组，与numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构list相近，Series如今能保存不同种数据类型，字符串、boolean值、数字等都能保存在series中。

Time-series：以时间为索引的series。

DataFrame：二维的表格型数据结构，很多功能与R中的data.frame类似，可以将DataFrame理解为Series的容器。

Panel ：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。

Panel4D：是像Panel一样的4维数据容器。

PanelND：拥有factory集合，可以创建像Panel4D一样N维命名容器的模块。

⑶ access和python哪个简单些，哪个更适合零基础的初学者

从这两个课程之间选择一个，那么最好选择先学习Python ，原因有以下几点

第一、 Access是比较初级的数据库管理系统。

Access属于典型的桌面式数据库管理系统,微软把Access归类到普通办公软件领域,从这个角度来说, Access并不适用于大型数据的管理任务。

在大数据的时代背景下, Access等桌面式数据库的应用空间会明显下降。目前在经济领域中使用比较多的数据库包括Mysql、Sql Server、Oracle等企业级数据库解决方案。

第二: Python功能强大。

Python语言目前在大数据、人工智能领域有广泛的应用,在大数据分析领域广泛采用Python实现算法。Python语言自身带有丰富的库，在数据分析领域广泛采用的库包括Numpy、Scipy、 Matplotib、 pandas等。

第三: Python语言简单易学。

Python语言自身语法简单，对于没有任何计算机基础的人来说也能够顺利入门，所以对于经济类专业的学生来说，学习Python编程并不会有较大的难度。另外， Python语言的开发环境也比较容易搭建，,对于动手能力比较差的学生来说也不会有太大的学习难度。

Python语言在近几年随着大数据和人工智能的发展而得到了广泛的关注和使用，相信随着大数据的落地应用， Python语言的应用会越来越普遍。

(3)经济学python扩展阅读：

经济学是大数据的重要辅助学科，在当今的大数据时代背景下，经济类专业与大数据技术的结合越来越密切，对于经济学专业的学生来说，掌握一定的大数据知识是非常有必要的，尤其是大数据分析技术，而Access和Python则是大数据技术的组成部分。

Access是数据库管理系统， Python是编程语言，这两个技术本身的区别还是比较明显的，对于经济类专业的学生来说,数据库和编程语言都应该学习一下。

⑷ 开启数据分析的大门-数据收集：Python对文件的操作

简介

我是一名应届经济学毕业生，在学习Python语言的过程中，接触到了数据分析，机器学习和人工智能，并对此特别感兴趣，现在我把整个学习过程记录下来，希望和我有相同兴趣和爱好的朋友们一同成长，期盼着各位专家的指导。

环境介绍

在整个过程当中，将采用Python和Excel，采用Python,是因为Python提供了丰富的开发框架和工具库，使用Excel是因为Excel是使用非常广泛的办公软件，我在Excel里将复杂的算法简单化，使大家快速理解各种难以理解的算法。

在开始之前，我们已经准备好了Anaconda和Excel环境。在这里省略了这个过程。

数据获陪碰取将通过tushare开放平台，后面我会介绍和演示如何应用tushare平台。

数据分析流程简介

数据分析是由数据收集开始，收集的数据经过标准化处理和整理后，通过各种算法，进行数据分析，目的是为了总结过去的 历史 数据，在数据趋势上预测未来的走势，同时对现存的环境进行优化。

我们今天先从数据收集开始。

数据收集需要应用到Python对文件的读写操作。

下面这段代码以只读方式采用’UTF-8’编码方式打开当前目录下的text1.txt文件，并输出到屏幕上。操作完毕后，关闭文件。

小贴士：在从tushare平台获取数据时，每个用户会分配到一个key，我们可以把这个key封装到这个文件里。为的是数据安全和便利性。

Python对数据的处理主要是csv文件格式，Excel和数据库。今天我们主要针对csv文芦缓谈件进行操作。为的是尽快开始我们的数据分析之旅。后面在适当的时候，我来完成对Excel和数据库的操作。

Python 读取csv文件有很多种方法，我们这里采用PANDAS库，下面是读取csv文件代码：

下面这段代码先生成数据列表，然后写入csv文件。

好了，到现在为止，Python对数据收集的基础哪团工作就算完成了，Python对文件操作有很多技巧，不是我们这一系列的重点，就不一一介绍了，有兴趣的伙伴可以查阅相关文档。

⑸ Python学习，量化交易的应该怎么学

掘金量化社区就有很多宽客互动交流学习，再说掘金有很多针对新手入门的指引，可以让您从0到1一步步成为一个合格的quant.

⑹ python常用包及主要功能

Python常用包：NumPy数值计算、pandas数据处理、matplotlib数据可视化、sciPy科学计算、Scrapy爬虫、scikit-learn机器学习、Keras深度学习、statsmodels统计建模计量经济。
NumPy是使用Python进行科学计算的基础包，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。
pandas 是python的一个数据分析包,是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的Python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口，可以方便用户轻松掌握图形的格式，绘制各类可视化图形。
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，包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等，这些对数据分析和挖掘十分有用。
Scrapy是专门为爬虫而生的工具，具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能，可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，且包含了各种中间件接口，可以灵活地完成各种需求。
Scikit-Learn是Python常用的机器学习工具包，提供了完善的机器学习工具箱，支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库，其依赖于Numpy、Scipy和Matplotlib等。
Keras是深度学习库，人工神经网络和深度学习模型，基于Theano之上，依赖于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。
Statsmodels是Python的统计建模和计量经济学工具包，包括一些描述统计、统计模型估计和推断。

⑺ 国贸专业的为什么要学Python

首先，Python 编程正为全球就业市场提供动力， Python是世界上三大编程语言之一，不管是哪个国家，哪个行业，只要你会Python，你的职业发展就有无限可能；学习 Python将拥有更多的工作机会，尤其是特别火爆的Python数据科学，而游戏开发、金融和贸易、安全和渗透测试以及网络映射和地理等，也是前途光明的就业领域。

它应用非常广泛，例如编程、Web 开发、机器学习和数据科学等。在最新的tiobe排行中 Python 甚至超越了 Java 成为顶级编程语言。其次，python是最容易上手的语言之一。python对所有人群均非常友好。最大的优势在于简单高效，关键字少，结构简单，语法清晰，因此非常适合小白入门。举个例子给大家看看，按照代码量计算C++ 需要100行；Java需要80行；而Python需要10行。因此学Python语言，速度快，性价比极高。千锋教育拥有多年Python培训服务经验，采用全程面授高品质、高体验培养模式，拥有国内一体化教学管理及学员服务，助力更多学员实现高薪梦想。

⑻ 学习经济学需要熟悉哪些编程语言

学习经济学需要熟悉哪些编程语言？

1)坛友arthur_2006
处理和分析数据都用得到，最基本的是excel，如果你的VBA用得好的话会有很大的帮助，如果你要分析数据的话，比如你要建模那么SAS还是不错的，不过比较难掌握如果你没有语言方面的基础，其他还有很多软件也能做得到。很多银行证券期货企业都使用的是oracle或者DB2,一些小企业可能使用的是SQL, 所以如果想在这方面发展就要掌握数据库的知识，毕竟金融和计算机兼备的人才还是稀缺的，而且国内很多行业都是用的是这几大数据库比如电信医疗航空等等，不会分析金融数据恐怕称不上什么金融专家吧，至于你分析得准还是不准那就要看你的金融知识掌握的程度啦，尤其是投资专业的学生学习一些这方面的知识是必要的，很多人是应用金融学专业的偏向于财务，那就去考考CFA,ACCA什么的，也没必要在这上面花费太多精力而且工作中很可能用不到的，金融数学金融工程精算专业的同学花点时间研究一下还是很有必要的，总而言之一句话，首先要看你的兴趣再就是你的专业和发展方向。

2)编程爱好者任坤
做统计和计量的话，想要跟当今的国际学术界接轨，最好学R，至少我所知道的目前美国的统计学术界被R占领的趋势很明显了。

如果只是做简单地回归随便解读一下，那随便选个傻瓜软件就可以了。如果只是应用现成的成熟的计量模型来做实证研究，那么傻瓜软件一般也就可以了。如果要以统计、计量为研究领域或者专业领域，那么编程性的东西是少不了的，即使是做实证如果涉及较为复杂的数据结构，懂编程也能帮你大幅提高生产力。另外，R的社区比较活跃，能够较好地跟上前沿。

如果涉及到处理较大的数据，一种办法是用SAS，如果不想用SAS可以学数据库方面的东西，比如把数据放在SQLite数据库中然后用{RSQLite}访问数据库，或者用{sqldf}通过SQL操作环境中的data frame。

如果觉得执行某项任务R单核速度慢，那么可以使用{parallel}或者{parallelMap}做并行计算，也可以利用云计算来处理数据。

如果涉及到其他社区的东西在R社区中没有实现，例如Java的东西，可以用{rJava}来调用Java的对象，不过速度有些慢。

比较好的办法是我在想从事数据分析工作，学什么软件或语言最好？ 提到的F#函数式编程语言，用RProvider可以直接调用R，用JavaProvider直接调用Jar打包的Java程序，用PythonProvider（即将发布）直接调用Python程序，等等，很容易将各大社区的资源整合在一起使用。

目前我在GitHub上面弄一个通过R学习统计、计量、非参、数据可视化、数据库的repo: renkun-ken/learnR on GitHub ，虽然目前还没什么内容，不过可以跟踪一下。

以上说得都是经济学相关的统计和计量方面所需要的编程。事实上统计和计量所需的“编程”较为简单，基本也就是处理数据、应用已经提供的计量模型，更多需要编程的是：一、如果涉及较为前沿的计量模型，可能还需要自己实现；二、一些蒙特卡罗模拟需要一些编程。

从经济学相关的一些新型领域来说，计算经济学（Computational Economics）、计算统计学（Computational Statistics）以及计算计量学（Computational Econometrics）则需要较强的编程能力，包括算法实现、算法分析等等。举个例子，计算经济学中目前做的一块研究是Agent-based computational finance，就是建立一个模拟的金融市场，里面有几种资产，每种资产的基本面由随机的红利决定，里面有许多遵循各种逻辑的投资者，投资者对于红利发放持有的信念不同，因而从各自的逻辑触发的交易行为不同。在一个复式竞价（double auction）的交易市场中，什么样的投资者组成或者行为方式、什么样的记忆长短，能够最大程度地复制出我们在现实金融市场中观测到的资产价格或者资产收益率规律，例如资产收益率尖峰肥尾、不对称性。此时，研究者就需要较扎实的金融知识来设计一个不过于简单而又不过于复杂的模拟金融市场，也需要相应的编程能力把模型用程序语言编写出来。这中间会设计许多编程技术，例如数据库（有时要跟踪许多变量，例如投资者现金流动、财富分布）、并行计算（CPU多核并行、多进程并行、集群上的并行甚至GPU计算）等等。这方面的研究从1990s年代才开始。

3)知乎网友Jichun Si
计量经济学也有很多小的门类，请对号入座。有很多软件，Stata, matlab, R, SAS是相对来说用的比较多的。

如果是做应用计量（特别是横截面数据、面板数据），Stata是不二之选，因为不管是管理数据还是跑回归，实在太太太方便了。现在主流期刊的应用微观计量文章里面能用到的模型stata几乎都有，而且其中的绝大多数都是用stata做的。而且最大的优点是，简单！

如果做应用的时间序列，Eviews似乎是一个不错的选择。但是我一般不做这方面，也不是很有发言权。

如果做理论计量，stata eviews是没有现成的包的，而且即便Stata可以编程，可编程能力也是很差的，而且不稳健。所以懂R和Matlab就非常顺手。当然也可以用Python，最近Sargent就写了本用Python做计量的书。还有一个Julia，是这三种语言的混合，但是速度快很多，缺点是太过于小众。

如果对速度要求高，特别是金融计量很多对速度有要求的，可以考虑C、Fortran等语言。C和Fortran肯定是最快的。还有一个叫做OX的，速度快，但是也很小众。但是这些语言的缺点是学习难度比较高，开发时间比较慢。Julia据说速度堪比C，而且语法特别像Matlab、Python（意味着容易学习），但是处于刚起步阶段，用的人太少了。

如果是金融计量领域，强烈建议学会SAS。SAS是最权威，速度也很快，当然最大的问题是昂贵，而且可编程能力不是多么好。但是金融里面数据量都非常非常非常大，一般的软件都瘫的时候，SAS就派上用场了。

像我自己，做应用的时候都是用stata整理数据，能用stata的坚决不用其他软件。但是因为有的时候做一些理论计量的工作，所以matlab也是必不可少的。我也在学习Julia，因为matlab的速度实在太慢。Python我一般不用来做科学计算，用的人不多，而且速度慢，一般是用来抓数据的。

最后还是补充一点吧，为什么我推荐matlab而不是其他的软件，也是有道理的。很多模型，比如空间计量模型（spatial econometrics）、贝叶斯估计、以及宏观计量里面的DSGE model、SVAR等模型，在stata、Eviews里面都是没有什么现成的东西可以用的，但是matlab提供了丰富的包，比如Dynare就是基于Matlab的，还有LeSage的空间计量软件包等等，也是基于matlab的。所以几乎你想用的模型matlab里面都能找到codes然后直接用。就算没有，你自己在matlab里面写，也不是什么难事。

最后想起一句话来，关于这些软件的选择（stata除外，因为stata在应用计量领域的地位是几乎不可替代的）可以用两句话来概括：如果你自己的时间比计算机的时间宝贵的话，学习matlab、R、甚至Python、Julia是最合适的，如果计算机的时间比你的时间宝贵的话，学习C、Fortran是必须的。当然除非你的工作非常特殊（比如一些大型的结构模型的估计），一般来说，还是自己的时间更宝贵一点。

综上，做应用和做理论是不可能用一种软件解决的，建议根据自己的方向进行挑选。我觉着stata、matlab是比较推荐的，一个方便，一个灵活，都很强大，而且学习难度都不大，用的人都很多，交流起来相当方便。

4）网友张真实
数据，简单的用excel，直观，方便。复杂一些的…excel最多可以有6万多行，你确定你需要从那么大量的数据开始“学经济学么？

复杂的用R，各种模型，算法，实现，基本上R都有对应的软件包了，下载下来直接用即可，多读文档多练多用，半年左右就可以抛开excel直接用R作实战了。我博士论文全部回归和输出都是用R的，现在写的论文也都用它。替代品是Stata。也很好，但如果你和我一样是从0开始，那么强烈建议选R。

R的一个不足是没法作符号运算，这个免费的解决方案有python搭配scipy numpy等几个包，不过建议你用mathematica，它的符号计算功能最强大，输出格式也最好。你可以找个jacobian矩阵搞一下符号计算，比较一下结果就知道了。

Python这东西，熟悉了R之后，发现有功能是R实现不了的，到时候有实际需求了，再学也不迟。不是立刻就需要的。

此外，所有经济学研究(我是指empirics类型的，具体意思你懂的)，都要会用latex，可以把它看做是一门编程语言。在word里排数学公式，用不了多久你就会疯掉。R中可以用ggplot2来绘图，输出到tex中。普通数据表用xtable包输出到tex，回归结果用stargazer输出到tex，都很方便。

5）网友bayes
首先要说的是R，绝对是目前国外学术界的主流，统计系基本除R以外没有其他了，计量作为和统计相关的方向，R也在逐渐渗透。所以推荐学习。

顺便说一句，R的学习曲线是比较陡峭的，所以我不太建议零基础的人从R开始，否则挫折感会比较强烈。而python会略好，所以我建议从python开始。

python并非是专用于统计或者计量的软件，而是一种非常流行的通用编程语言。经过多年发展，库也非常齐备。我试用过numpy，scipy和pandas等库，与其他通用编程语言相比，算是相当好用，不过个人感觉还是比不上R，比如画图，

ggplot2真心是神一般的存在，python的库还是略逊一筹。但是，除了数据处理之外，python可以干的事情太多了，也太牛了。我们主要要用到的，比如网页采集数据，需要正则表达式，解析网页等等。这些方面python就比R有优势多了。

当然，从趋势来看，未来似乎python比R更优。R是一群统计学家在编程序，python是一群计算机专家在争取搞数据处理。似乎python的基础更扎实。个人观点，仅供参考。

stata我认为是除了R以外最好的计量软件了，我两者均用过数年数个项目，但是依然感觉R更好用，整理和处理数据更方便。所以即使在楼上诸位所提到的微观计量领域，我依然更喜欢R。

除此以外spss，或者eviews等，感觉管理类学生用的更多，功能比较受限，不太推荐。这里不赘述。上述的几个软件，还有个问题，在于都是收费的，考虑到未来知识产权的保护，还是用免费的略靠谱。

R的主要缺点有两个：
1，面对大数据乏力。这方面sas确实有优势，但是不得不说，sas的语法太反人类了，完全接受不能。面对这个问题，我要说的是，你得看问题有多大。以我的经验，经济里面的数据量似乎还不足以超过R的处理上限很多。可能金融的高频数据会比较大，我个人没啥经验，如果遇到再补充。我尝试过10g的数据，最简单的办法，不是学sas，而是买16g的内存。：）以现在的内存价格，我觉得32g以下的问题不大。

2，性能不足。这方面python也有同样的问题，最好的解决方案是混合c/c++，不过这个就是无底洞了，耗时极多，都不见得能学好。建议的方法，还是买硬件，这个最简单。：）当然用并行包等，也是解决方法之一，我尝试过几次用机房的多台机器做集群，不是太成功。求高人指点。

上面诸位还提到过几个软件，我也略微说一下自己知道的一些软件的看法：

matlab：好东西，关键还是性能问题，同样可以靠c/c++来解决。但是我不喜欢比较大的软件，为了求个均值方差，等它启动就占了5分钟。。。

julia：好东西X2，目前关注中，可能还比较年轻，导致配套的库略少，不过看好未来发展，主要是吸取了matlab，python和c/c++的有点，写的快，运算的也快，未来看涨，紧密关注。

最后提一下函数式编程，是个好东西，但是不看好纯粹函数式编程的未来。它体现了一种颇先进的编程思想，但是在实际工作中，往往性能方面的问题较大。要解决这个问题，还是的混合函数式编程和其他方式，但这就是python，R等软件已经实现的方式，似乎又没有必要专门去学其他的函数式编程了。

6）上海财经大学博士 荣健欣
Stata微观计量中应用极多，主要是直接输命令回归，需要编程的地方不多。

至于编程，推荐R、Python.
R是非常好的统计分析软件，在计量经济学中的应用可以见Econometrics in R, Applied Econometrics with R Time Series Analysis with Applications in R这几本书

Python用来抓数据很好，并且有数学计算包SciPy可以部分替代Matlab之类科学计算的功能。

7）知乎网友justin
本科经济统计学，由于学校奇葩的课程设置，我们分别使用过：

EViews：计量经济学，时序和多元统计。
Stata：计量经济学。
SPSS：专门开的一门课，这个巨汗，权当复习了一遍统计学。
Excel：大一的统计入门课使用的，这个也巨坑，就是简单的函数使用，一点没有涉及VBA。

Matlab：这个没有专门的课，是上完了C语言程序设计以后副产品，后来接触了R和Mathematica就基本抛弃了它。

R/S-Plus：在回归分析的时候使用了S-Plus，不过那时候我已经使用R语言很久了，而且S-Plus基本兼容，所以没有使用过S-Plus。

Minitab：质量控制课程上用的，基本的统计加上一些实验设计。

SAS：这个在实验室中自学过几次，直接被其奇葩的语法雷到了，据说我们学校的研究生有专门的SAS课程（类似于本科的SPSS课程），呵呵了～

我们系的妹（xue）纸（ba）就曾经抱怨说使用的软件太多了，完全被逼疯的感觉，还给我们亲爱的系主任提过意见。作为学渣也就这个问题问过系主任，她的意思是不同的软件在处理不同的数据时候是各有所长的，而且你们课程还是蛮轻松的，就多学点吧，另外不同的老师有不同的软件使用爱好，上课使用不同的软件是必然的。

学习经济学的同学，Excel和SPSS，EViews（或者Stata)就蛮好的了，Stata和EViews都可以写一些程序的，SPSS的界面化操作也是很友好的。本人使用的R，在上各种课中也都会在学了那些软件后再使用R来实现（其实绝大多数时候R都已经有现成的包了，我也大多是直接使用），R还是很不错的，推荐。

很多前辈也提出了，经济学学生学习编程适可而止就好了，要不然就是一条不归路啊，面临着彻底转行的危险，本人就是一枚反面例子（泪～。所以什么Python啊，C++啊，Julia啊就不要接触了。

⑼ Pandas的10大惊人应用-哪个行业领域正在使用Python Pandas

对一个知识该如何准确地运用一个知识有一个扎实的想法是很重要的，因为知识很容易获得，但是正确使用它才是使您明智的。因此，在 《熊猫的十大惊人应用》 中，我们选择了令人鼓舞的应用程序以及可以在现实世界中应用熊猫知识的各个位置。

借助此列表，您将了解在现实世界中哪些行业应用Python熊猫。

1.经济学
经济学对数据分析的需求不断。对于经济学家来说，分析数据以形成模式并了解有关各个部门经济增长方式的趋势是非常重要的。因此，许多经济学家已经开始使用Python和Pandas分析庞大的数据集。熊猫提供了一套全面的工具，例如数据框架和文件处理。这些工具极大地帮助访问和处理数据以获得所需的结果。通过熊猫茄碰的这些应用，世界各地的经济学家都能够取得前所未有的突破。

2.推荐系统
我们都使用了Spotify或Netflix，这些网站提供的出色建议令扮虚他们感到震惊。这些系统是深度学习的 奇迹。这种提供建议的模型是熊猫最重要的应用之一。通常，这些模型是用python创建的，而Pandas是python的主要库，在处理此类模型中的数据时会使用它们。我们知道，熊猫最适合管理大量数据。推荐系统只有通过学习和处理大量数据才有可能。诸如groupBy和映射之类的功能极大地帮助了使这些系统成为可能。

3.库存预测
股市非常动荡。但是，这并不意味着无法预测。借助Pandas和其他一些库（例如NumPy和matplotlib），我们可以轻松地建立模型来预测股市的走势厅纳燃。这是可能的，因为以前有很多股票数据可以告诉我们它们的表现。通过学习这些库存数据，模型可以轻松地以某种准确性预测要采取的下一步行动。不仅如此，人们还可以借助这种预测模型自动进行股票买卖。

4.神经科学
了解神经系统一直是人类的思想，因为关于人体的许多潜在谜团尚未解决。 机器学习在熊猫的各种应用程序的帮助下极大地帮助了这一领域。同样，熊猫的数据处理能力在汇编大量数据中起了重要作用，这些数据已帮助神经科学家理解我们体内遵循的趋势以及各种事物对整个神经系统的影响。

5.统计
纯粹的数学本身在熊猫的各种应用中取得了很大的进步。由于Statistic处理大量数据，因此像Pandas这样处理数据处理的库以许多不同的方式提供了帮助。平均值，中位数和众数功能只是非常基本的功能，有助于执行统计计算。统计数据还有许多其他复杂的功能，熊猫在其中发挥着巨大的作用，以带来完美的结果。

6.广告
广告在21世纪取得了巨大的飞跃。如今，广告已变得非常个性化，可以帮助公司赢得越来越多的客户。仅由于机器学习和深度学习之类的原因，这再次成为可能。遍历客户数据的模型将学习了解客户到底想要什么，从而为公司提供出色的广告创意。熊猫在这方面有许多应用。通常在此库的帮助下呈现客户数据，Pandas中提供的许多功能也有帮助。

7.分析
通过使用熊猫，分析变得比以往任何时候都容易。无论是网站分析还是其他平台的分析，Pandas都以其惊人的数据处理和处理功能来完成所有工作。熊猫的可视化功能在该领域也发挥着重要作用。它不仅接收数据并显示它，而且还有助于在数据上应用许多功能。

8.自然语言处理
NLP或自然语言处理已席卷全球，并引起了很多轰动。主要概念是解释人类语言及其相关的一些细微差别。这非常困难，但是借助Pandas和Scikit-learn的各种应用程序，可以更轻松地创建一个NLP模型，借助其他各种库及其功能，我们可以不断对其进行改进。

9.大数据
熊猫的应用之一就是它也可以处理大数据。Python与Hadoop和Spark有着良好的联系，从而使Pandas可以访问大数据。 借助Pandas，也可以轻松地编写Spark或Hadoop。

10.数据科学
熊猫和数据科学几乎是同义词。大多数示例都是Data Science本身的产品。这是一个非常广泛的保护伞，涵盖了涉及数据分析的所有内容，因此，熊猫的几乎所有应用都属于数据科学的 范围。熊猫主要用于处理数据。因此，没有熊猫的Python数据科学非常困难。

摘要
通过上面给出的示例，我们遇到了熊猫各种实时应用程序的完整列表。这些应用程序存在于我们的日常生活中，在现实世界中非常有用。现在，通过了解他们，我希望您能够轻松地确定在何处以及如何准确地运用自己的知识。 您可能还想知道15种熊猫的高级功能。

⑽ 经济学硕士女生，是学R好还是python好

R好像画图更容易。相对的python画图得安装一些第三方的库，而且不是那么友好。