データ分析のためのPython入門

Python とは何ですか?

Python は人気のあるプログラミング言語です。 Guido van Rossum によって作成され、1991 年にリリースされました。

次の用途に使用されます:

2. Web 開発 (サーバーサイド)、
3. ソフトウェア開発、
4. 数学、
5. システムスクリプト

*Python で何ができるの?
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• Python をサーバー上で使用して Web アプリケーションを作成できます。
• Python はソフトウェアと併用してワークフローを作成できます。
• Python はデータベース システムに接続できます。ファイルの読み取りと変更も可能です。
• Python を使用すると、ビッグ データを処理し、複雑な数学を実行できます。

• Python はラピッド プロトタイピングや実稼働対応のソフトウェア開発に使用できます
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  なぜ Python なのか?

• Python はさまざまなプラットフォーム (Windows、Mac、Linux、Raspberry Pi など) で動作します。

• Python は英語に似た単純な構文を持っています。

• Python には、開発者が他のプログラミング言語よりも少ない行数でプログラムを作成できる構文があります。

• Python はインタープリター システム上で実行されます。つまり、コードは記述されるとすぐに実行できます。これは、プロトタイピングを非常に迅速に行うことができることを意味します。

• Python は、手続き型の方法、オブジェクト指向の方法、または関数型の方法で処理できます。
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データ分析に Python を使用する理由

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学習のしやすさ: Python の構文は明確で直感的であるため、初心者でも簡単に利用できます。

豊富なライブラリ: Python は、以下のようなデータ分析専用に設計された強力なライブラリを提供します。

パンダ: データの操作と分析用。
NumPy: 数値計算用。
Matplotlib と Seaborn: データ視覚化用。
SciPy: 科学技術コンピューティング用。
Statsmodels: 統計モデリング用。
コミュニティとリソース: 大規模なコミュニティには、サポートのためのリソース、チュートリアル、フォーラムが豊富にあります。

データ分析のための主要なライブラリ
パンダ

データの操作と分析に使用されます。
DataFrame や Series などのデータ構造を提供し、構造化データの処理と分析を簡素化します。
一般的な操作には、データセットのフィルタリング、グループ化、集約、結合が含まれます。
パイソン
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パンダを pd としてインポート

データセットをロードする

df = pd.read_csv('data.csv')

最初の数行を表示する

print(df.head())
NumPy

大規模な多次元配列と行列のサポートを提供します。
これらの配列を操作する数学関数を提供します。
パイソン
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numpy を np

としてインポート

NumPy配列を作成する

配列 = np.array([1, 2, 3, 4])
Matplotlib と Seaborn

Matplotlib: Python で静的、対話型、およびアニメーションのビジュアライゼーションを作成するための基本ライブラリ。
Seaborn: Matplotlib の上に構築され、魅力的な統計グラフィックスを描画するための高レベルのインターフェイスを提供します。
パイソン
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matplotlib.pyplot を plt
としてインポート Seaborn を SNS としてインポート

単純な折れ線プロットを作成する

plt.plot(df['column1'], df['column2'])
plt.show()
サイピー

NumPy 上に構築されており、最適化、統合、内挿、固有値問題、その他の高度な数学的計算のための追加機能を提供します。
統計モデル
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統計モデリングと仮説テストに役立ちます。
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回帰分析、時系列分析などのツールを提供します。
基本的なデータ分析ワークフロー
データ収集: CSV ファイル、データベース、Web スクレイピングなどのさまざまなソースからデータを収集します。
データ クリーニング: 欠損値、重複、不一致を処理します。
探索的データ分析 (EDA): 概要統計と視覚化を通じてデータを分析し、その構造とパターンを理解します。
データ操作: 分析に必要なデータを変換します (フィルタリング、集計など)。
モデリング: 統計モデルまたは機械学習モデルを適用して、洞察を導き出したり、予測を行ったりします。
視覚化: プロットを作成して結果を効果的に伝えます。
レポート: 関係者向けに結果を明確な形式で要約します。

結論

Python の堅牢なエコシステムは、データ分析に最適な選択肢です。 Pandas、NumPy、Matplotlib などのライブラリを活用することで、データを効率的に操作、分析、視覚化できます。初心者でも経験豊富なアナリストでも、Python をマスターすると、データから洞察を引き出す能力が高まります。

以上がデータ分析のためのPython入門の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。