利用PYTHON进行数据分析 学习笔记

Python for Data Analysis 这本书是唐学韬老师带领的团队在2013年就翻译完毕的著做。原书做者是美国的McKinney.W.。如今是2019年，Python的使用如火如荼，我不知道它是否已经发展成熟。Just do it.如今开始。。。也不晚

Python 给人的初次印象很是的好，工整、语法逻辑清晰，能够说很是相似于英语的天然语法了（我是说和一段标准的英文对话很相似了）。

做为一个初学者，我最最对Python感到崇拜的，就是它的LIST 和 for...in...:迭代循环，仔细想一想其实咱们的工做方式和思考方式就是这么个样子，把工做内容或思想排列成清单，而后一项项地处理。。。一项项地处理。。。，在迭代中，作出各类判断、给出其后的结果、或是论断。那本著名的《Head First Python》中开篇就告诉大伙——人人都爱LIST

 

本书中所说的“数据”，主要指的是结构化数据（structured data），好比：

• 多维数组（矩阵）
• 表格型数据
• 经过关键列（对于SQL用户而言，就是主键和外键）相互联系的多个表
• 间隔平均或不平均的时间序列

 

为何要使用Python进行数据分析

我之前读一本教程时，最常作的事情之一就是忽略文章中的“为何。。。”章节，我觉得我既然看这本书，就是知道“为何”，如今我明白，原来我是那么的“错”，看教程必定要仔细研读其中的“为何。。。”；之前，我常作的另外一件错事，就是基本不看书的“目录”，若是你也有这种习惯，让咱们一块儿改正吧。

• Python适合巨量的数据处理
• Python适合复杂的数据分析
• WEB框架（Django）
• 活跃的科学计算社区
• 丰富的“库”资源
• Python是计算机语言“粘合剂”

彻底能够只使用Python一种语言来构建以数据为中心的应用程序。通俗地说，Python最适合于统计学、探索性需求。做为一个科学计算平台，Python成功地集成C、C++、Fortran代码。

 

重要的Python库

利用Python进行数据分析，根本就是在和各类库在打交道，下面是最最经常使用的：

• NumPy
• Pandas
• matplotlib
• SciPy

 

安装和设置

为了数据处理而使用Python，就让咱们在64base操做系统环境下，安装一个Anaconda(64-bit)环境吧，一路“next”，几乎不会出错。而后，全部其余须要安装的库，就“pip install module_name”，很是好使啊。

这一篇应该就是踏入数据分析的开始吧。我会坚持继续学习，也会继续修改上面这些文字，当我学得更深时，我也许会把上面的文字改的面目全非。