Python 作為資料分析工具簡介

當我深入 Lux Tech Academy 的第二週學習時，我們被介紹了 Python 作為初學者語言。以下概述了 Python 作為資料分析工具的介紹。我看過很多數據分析師的視頻，大多數都推薦使用Python進行數據分析，為什麼？ Python 是一種流行的資料分析程式語言，因為它提供了多功能性、靈活性、龐大的函式庫和視覺化功能來處理大型資料集。它也適合數據分析，因為它與 BI 工具和資料庫完美融合。

Python在資料分析上的優勢

Python 是資料分析的首選，因為：

1. 它的文法簡單易學。
2. NumPy、Pandas、Seaborn、SciPy 和 Matplotlib 等眾多函式庫有助於資料分析。
3. Matplotlib 和 Seaborn 等可用函式庫有助於資料視覺化，幫助理解資料趨勢和模式。
4. 它非常靈活，可以很好地與各種資料來源和資料庫配合使用，以便進行分析。
5. 它有助於使用 Django 和 Flask 等框架將分析解決方案部署到生產中。這有助於將理論概念應用於現實的商業世界。

以下是Python在資料分析中的一些應用

• 數據爭論 數據爭論到底是什麼？這是收集原始數據、評估和清理數據以使其有用的過程。 Python 用於從各種來源匯入資料、處理缺失值以及處理大型資料集。這有助於重塑數據以進行分析。 Pandas 函式庫主要用於資料整理和操作。要使用 pandas，必須有一個可用的環境，即 Vs Code 或 Jupyter Notebook。如果未安裝 pandas，請執行指令：

Pip install pandas

然後運行：

import pandas as pd

從那裡，將資料集載入到 pandas 資料框中。

探索性資料分析 (EDA)
Python 使用 Matplotlib、Seaborn 和 Pandas 等函式庫來協助進行資料探索和視覺化。使用 Python 進行編碼有助於使用描述性統計、資料透視表等來了解資料分佈和關係。

機器學習
Python 提供了有助於機器學習的函式庫，例如 Scikit-Learn 和 Tensor Flow。

資料分析師在日常生活中如何使用Python？

導入資料
各種 Python 庫（例如 NumPy、Pandas、BeautifulSoup）有助於從各種來源匯入數據，例如：Csv 檔案和 Excel 電子表格、SQL 資料庫、Web API 以及抓取 HTML/XML 頁面和雲端儲存。要使用的庫的選擇取決於資料的類型和結構。

Python 中的 EDA
在現實世界中，資料通常包含錯誤，例如缺失值，有時可能不準確，因此需要進行一些清理。 Python 中的探索性資料分析透過以下方式幫助資料清理：識別異常、處理缺失資料、檢查和修復資料類型、將原始資料轉換為有用且可靠的資料集以供分析。

轉換資料以取得見解
清理資料後，Python 可以進行各種轉換，例如資料透視表、連接資料集以及更改資料類型和格式。

使用 Python 進行描述性分析
SciPy 函式庫具有描述性和推理性統計功能，而 Matplotlib 和 Seaborn 則有助於資料視覺化。
Python 是一門有趣的語言，我可以證明它對初學者很友善。請隨時在評論部分留下任何問題/評論。

以上是Python 作為資料分析工具簡介的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！