下面是小编为大家整理的python数据分析过程示例,供大家参考。
python数据分析过程示例
引言
几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。
我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！
我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。
由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。
目录
1. 数据分析的Python基础
o为什么学Python用来数据分析o Python 2.7 v/s 3.4
o怎样安装Python
o在Python上运行一些简单程序2. Python的库和数据结构
o Python的数据结构
o Python的迭代和条件结构
为什么选择Python 2.7
1.极好的社区支持！这是你在初期需要的东
西。Python 2发行于2000年末，已经被
使用超过15年。
2.很多第三方库！虽然许多库已经提供了
3.X
的支持，但仍然有大量的模块只工作在2.X。
如果你计划将Python用于具体的
应用，如Web开发这种高度依赖外
部模块的，你选择2.7可能会更好。
3.3.X版本的一些特性有向后兼容性，可以使
用2.7版本。
为什么选择Python 3.4
1.更整齐和更快！Python开发者修正了一些
固有的问题和小缺点，以此为未来建立一个
强大的基础。这些可能不是很相关，但最终
会很重要。
2.这是未来！2.7是2 .X族发布的最后一个
版本，并且最终每个人都要转移到3.X版本。
Python 3在过去5年已经发布的稳定版本，并将继续。
没有明确的赢家，但我想，底线是，你应该专注于学习Python语言。版本之间的转换应该只是一个时间问题。敬请期待，不久的将来一个专门对比Python 2.X和3 X的文章！
怎样安装Python
有两种方法安装Python
•你可以直接从项目网站下载Python，然后
单独安装你想要的组件和库
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