1樓：匿名使用者
自己爬蟲去爬下來，想要什麼要什麼，或者你想要啥，我有償爬
2樓：新居辨兄
科技的快速發展和資料的儲存技術的快速進步，使得各種行業或組織的資料得以海量積累。但是，從海量的資料當中，提取有用的資訊成為了乙個難題。在海量資料面前，傳統的資料分析工具和方法很無力。
由此，資料探勘技術就登上了歷史的舞台。
資料探勘是一種技術，將傳統的資料分析方法與處理大量資料的複雜演算法相結合，從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的資料中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用資訊和知識的過程。
為什麼要使用python進行資料分析
3樓：
首先因為python可以輕鬆地整合c、c++、fortran**，一些底層用c寫的演算法封裝在python包裡後效能非常高效。並且python與ruby都有大量的web框架，因此用於**的建設，另一方面個人覺得因為python作為解釋性語言相對編譯型語言更為簡單，可以通過簡單的指令碼處理大量的資料。而組織內部統一使用的語言將大大提高工作效率。
2、為什麼用r做資料分析
r的優勢在於有包羅永珍的統計函式可以呼叫，特別是在時間序列分析方面（主要用在金融分析與趨勢**）無論是經典還是前沿的方法都有相應的包直接使用；相比python在這方面貧乏不少。另外r語言具有強大的視覺化功能，乙個散點圖箱線圖可以用一條程式搞定，相比excel更加簡單。
在使用環境方面，sas在企業、**及軍事機構使用較多，因其權威認證；spss、r大多用於科研機構，企業級應用方面已有大量的商業化r軟體，同時可結合（具體怎麼結合，尚未搞明白）hadoop進行資料探勘。
利用python進行資料分析 用什麼軟體
4樓：匿名使用者
•將ipython這個互動式shell作為你的首要開發環境。
•學習numpy（numerical python）的基礎和高階知識。
•從pandas庫的資料分析工具開始。
•利用高效能工具對資料進行載入、清理、轉換、合併以及重塑。
•利用matplotlib建立散點圖以及靜態或互動式的視覺化結果。
•利用pandas的groupby功能對資料集進行切片、切塊和彙總操作。
•處理各種各樣的時間序列資料。
•通過詳細的案例學習如何解決web分析、社會科學、金融學以及經•濟學等領域的問題。
5樓：感測器原理
推薦《利用python進行資料分析》(wes mckinney)
希望能夠對您有所幫助！
提取碼：5q96
6樓：匿名使用者
不一定要跟書裡一樣，用pycharm也可以的。
python資料分析有什麼用？
7樓：喵喵喵喵喵咪
隨著大資料時代的來臨和python程式語言的火爆，python資料分析早已成為現在職場人的必備核心技能。那麼利用python資料分析可以做什麼呢？簡單來說，可以做到的內容有很多，比如檢查資料表、資料表清洗、資料預處理、資料提取和資料篩選彙總等等。
下面來為大家詳細講解一下這些用處。
1、檢查資料表
python中使用shape函式來檢視資料表的維度，也就是行數和列數。你可以使用info函式檢視資料表的整體資訊，使用dtypes函式來返回資料格式。isnull是python中檢驗空值的函式，你可以對整個資料表進行檢查，也可以單獨對某一列進行空值檢查，返回的結果是邏輯值，包含空值返回true，不包含則返回false。
使用unique函式檢視唯一值，使用values函式用來檢視資料表中的數值。
2、資料表清洗
python中處理空值的方法比較靈活，可以使用dropna函式用來刪除資料表中包含空值的資料，也可以使用fillna函式對空值進行填充。python中dtype是檢視資料格式的函式，與之對應的是astype函式，用來更改資料格式，rename是更改列名稱的函式，drop_duplicates函式刪除重複值，replace函式實現資料替換。
3、資料預處理
資料預處理是對清洗完的資料進行整理以便後期的統計和分析工作，主要包括資料表的合併、排序、數值分列、資料分組及標記等工作。在python中可以使用merge函式對兩個資料表進行合併，合併的方式為inner，此外還有left、right和outer方式。使用ort_values函式和sort_index函式完成排序，使用where函式完成資料分組，使用split函式實現分列。
4、資料提取
主要是使用三個函式：loc、iloc和ix，其中loc函式按標籤值進行提取，iloc按位置進行提取，ix可以同時按標籤和位置進行提取。除了按標籤和位置提起資料以外，還可以按具體的條件進行資料，比如使用loc和isin兩個函式配合使用，按指定條件對資料進行提取。
5、資料篩選彙總
python中使用loc函式配合篩選條件來完成篩選功能，配合sum和 count函式還能實現excel中sumif和countif函式的功能。python中使用的主要函式是groupby和pivot_table。groupby是進行分類彙總的函式，使用方法很簡單，制定要分組的列名稱就可以，也可以同時制定多個列名稱，groupby 按列名稱出現的順序進行分組。
以上就是總結的利用python資料分析的用處，大家都記住了嗎？既然學習python資料分析的用處這麼多，大家趕緊學習來吧！相信對大家未來的學習和工作，都會有不小的幫助。
8樓：尊威天下網路
為什麼用python做資料分析 首先因為python可以輕鬆地整合c、c++、fortran**，一些底層用c寫的演算法封裝在python包裡後效能非常高效。並且python與ruby都有大量的web框架，因此用於**的建設，另一方面個人覺得因為python作為解釋性語言相對...
9樓：匿名使用者
不同行業會有不同的應用，比如營銷資料的分析，可以指導營銷策略、一些電子元件的測試資料分析，實現自動化質檢、又或是科研相關資料的分析。
10樓：老男孩教育
python的語法簡單，**可讀性高，容易入門，有利於初學者學習;當我們進行資料處理的時候，我們希望將資料變得數值化，變成計算機可以運作的數字形式，我們可以直接使用一行列表推導式完成，十分簡單。
python在資料分析和互動、探索性計算以及資料視覺化等方面都有非常成熟的庫和活躍的社群，讓python成為資料任務處理重要解決方案。在資料處理和分析方面，python擁有numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、ipython等優秀的庫以及工具，尤其是pandas在處理資料方面有著絕對優勢。
python擁有強大的通用程式設計能力，有別於r語言，python不僅在資料分析方面能力強大，在爬蟲、web、自動化運維甚至於遊戲等領域都有非常不錯的作用，公司只需要使用一種技術就可以完成全部服務，有利於業務融合，也可以提高工作效率。
python是人工智慧首選的程式語言，在人工智慧時代，python成為最受歡迎的程式語言。得益於python簡潔、豐富的庫和社群，大部分深度學習框架都優先支援python語言。
python可以做資料分析，好處是什麼呢？怎麼學習？
11樓：uq3仝q矆
python的優點，很多人說了無數次，但是我還是要重複：簡單、易學、免費開源、可擴充套件等等。還有就是python的庫既強大又豐富，所以這些就是好處；
其次就是怎麼學習：首先要了解的就是python的工作環境和基礎語法知識點，還有一些正規表示式相關的知識點；然後是就是資料採集相關知識帶你還有資料分析學習和視覺化的學習
給一些建議，就是黑馬程式設計師、傳智播客，上面很多免費的學習資料，自己多去翻一下
12樓：
隨著人工智慧時代呼聲漸起，python憑藉其入門簡單、應用廣泛的優勢成為很多想要入行網際網路行業的人們的首選程式語言。如果你想學一門語言，可以從語言的適用性、學習的難易程度、企業主的要求幾個方面考慮。從這幾個角度看，學習python都沒有什麼可挑剔的。
如果你想要專業的學習python開發，更多需要的是付出時間和精力，一般在2w左右。應該根據自己的實際需求去實地看一下，先好好試聽之後，再選擇適合自己的。只要努力學到真東西，前途自然不會差。
13樓：長沙新華電腦學院
1、檢查資料表
python中使用shape函式來檢視資料表的維度，也就是行數和列數。你可以使用info函式檢視資料表的整體資訊，使用dtypes函式來返回資料格式。isnull是python中檢驗空值的函式，你可以對整個資料表進行檢查，也可以單獨對某一列進行空值檢查，返回的結果是邏輯值，包含空值返回true，不包含則返回false。
使用unique函式檢視唯一值，使用values函式用來檢視資料表中的數值。
2、資料表清洗
python中處理空值的方法比較靈活，可以使用dropna函式用來刪除資料表中包含空值的資料，也可以使用fillna函式對空值進行填充。python中dtype是檢視資料格式的函式，與之對應的是astype函式，用來更改資料格式，rename是更改列名稱的函式，drop_duplicates函式刪除重複值，replace函式實現資料替換。
3、資料預處理
資料預處理是對清洗完的資料進行整理以便後期的統計和分析工作，主要包括資料表的合併、排序、數值分列、資料分組及標記等工作。在python中可以使用merge函式對兩個資料表進行合併，合併的方式為inner，此外還有left、right和outer方式。使用ort_values函式和sort_index函式完成排序，使用where函式完成資料分組，使用split函式實現分列。
4、資料提取
主要是使用三個函式：loc、iloc和ix，其中loc函式按標籤值進行提取，iloc按位置進行提取，ix可以同時按標籤和位置進行提取。除了按標籤和位置提起資料以外，還可以按具體的條件進行資料，比如使用loc和isin兩個函式配合使用，按指定條件對資料進行提取。
5、資料篩選彙總
python中使用loc函式配合篩選條件來完成篩選功能，配合sum和 count函式還能實現excel中sumif和countif函式的功能。python中使用的主要函式是groupby和pivot_table。groupby是進行分類彙總的函式，使用方法很簡單，制定要分組的列名稱就可以，也可以同時制定多個列名稱，groupby 按列名稱出現的順序進行分組。
Python資料分析庫有哪些，python資料分析的包 哪些
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python做資料分析需要哪些庫
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