Python數據分析專題今起開篇！

最新 01-15

在過去兩個月的時間裡，小編主要分享了Python及爬蟲相關基礎知識。

由於小編對Python的數據分析方向比較感興趣，所以準備先從該方向進行深入學習；而Python的其他方向則會在小編學有餘力的情況下進行學習分享。

下面說下利用Python進行數據分析時用到的主要工具：

一：解釋器

推薦使用 Ipython的shell解釋器，可能你們已經有人在用了，不得不說交互體驗非常棒。安裝起來也很方面，同之前介紹到的第三方庫的安裝方法類似，下面舉例是基於windows操作系統

打開命令窗口

輸入執行pip install ipython

即可自行安裝

Ipython的快捷命令：

- Ctrl-P 或上箭頭鍵後向搜索命令歷史中以當前輸入的文本開頭的命令

- Ctrl-N 或下箭頭鍵前向搜索命令歷史中以當前輸入的文本開頭的命令

- Ctrl-R 按行讀取的反向歷史搜索（部分匹配）

- Ctrl-Shift-v 從剪貼板粘貼文本

- Ctrl-C 中止當前正在執行的代碼

- Ctrl-A 將游標移動到行首

- Ctrl-E 將游標移動到行尾

- Ctrl-K 刪除從游標開始至行尾的文本

- Ctrl-U 清除當前行的所有文本

- Ctrl-F 將游標向前移動一個字元

- Ctrl-b 將游標向後移動一個字元

- Ctrl-L 清屏

二：第三方庫

利用Python進行數據分析時，用的較多的就是Numpy、Pandas及Matplotlip庫。安裝方法同上執行： pip install 庫名

NumPy

是一個開源的Python科學計算基礎庫，目前來看也是python進行科學計算和數據分析的最基礎的第三方庫，NumPy的功能主要包含以下一些方面：

1.一個強大的N維數組對象ndarray

2.一組廣播功能函數，用來在數組之間進行計算

3.整合C/C++/Fortran等代碼的工具

4.線性代數、傅里葉變換、隨機數生成等功能

在進行數據分析時，使用最多的可能是多維數組的創建這一點。

Pandas庫

是基於NumPy 的一種工具，是為了解決數據分析任務而創建的。pandas庫中包含的幾種數據結構，使用較多的是Series（一維數組，類似於numpy的一維數組）和DataFrame（二維數組），別的還有比如：Time- Series（以時間為索引的Series）、Panel (三維的數組，可以理解為DataFrame的容器)。

Matplotlip庫

該庫主要是結合其他庫進行數據的可視化操作。

在此期間可能會涉及到別的庫的使用，屆時會詳細說明。

三：數據分析專題大致框架