Python 全栈开发之数据分析

  • 更新时间:
  • 3417人关注
  • 点击下载

这是一个不错的Python类学习资源,由车和志提供,主要知识点是关于Python、全栈开发、数据分析、Python的内容,已被651人关注,同类资源中评分为8.7分。

大数据时代,数据的重要性不言而喻,掌握数据者得天下。很多同学可能对一堆数据不知如何进行处理分析得到有用的信息,本文详细的介绍了数据分析的三剑客numpy,pandas,matplotlib。

Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。它主要用来回事图形,用来展现一些数据,更加直观的展示,让你第一眼就只要数据的呈现趋势

NumPy是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix))。一个用python实现的科学计算,包括:

1、一个强大的N维数组对象Array;

2、比较成熟的(广播)函数库;

3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包;

4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。

numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便

pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

精选笔记:python数据分析有什么用

16小时13分钟前回答

数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析,以求最大化地开发数据资料的功能,发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

python数据分析有什么用

案例(推荐学习:Python视频教程)

Suncorp-Metway使用数据分析实现智慧营销

Suncorp-Metway是澳大利亚一家提供普通保险、银行业、寿险和理财服务的多元化金融服务集团, 旗下拥有5个业务部门,管理着14类商品,由公司及共享服务部门提供支持,其在澳大利亚和新西兰的运营业务与900多万名客户有合作关系。

该公司过去十年间的合并与收购,使客户群增长了200%,这极大增加了客户群数据管理的复杂性,如果解决不好,必将对公司利润产生负面影响.为此,IBM公司为其提供了一套解决方案,组件包括:IBM Cognos 8 BI、IBMInitiate Master Data Service谀IBM Unica。

采用该方案后,Suncorp-Metway公司至少在以下三项业务方面取得显著成效:

1、显著增加了市场份额,但没有增加营销开支;

2、每年大约能够节省1000万美元的集成与相关成本;

3、避免向同一户家庭重复邮寄相同信函并且消除冗余系统,从而同时降低直接邮寄与运营成本。

由此可见,Suncorp-Metway公司通过该方案将此前多个孤立来源的数据集成起来,实现智慧营销,对控制成本,增加利润起到非常积极的作用。

在产品的整个寿命周期,包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程,以提升有效性。例如J.开普勒通过分析行星角位置的观测数据,找出了行星运动规律。又如,一个企业的领导人要通过市场调查,分析所得数据以判定市场动向,从而制定合适的生产及销售计划。因此数据分析有极广泛的应用范围。

更多Python相关技术文章,请访问Python教程栏目进行学习!

以上就是python数据分析有什么用的详细内容,更多请关注码农之家其它相关文章!

展开阅读
精选笔记:Python数据分析之双色球统计两个红和蓝球哪组合比例高的方法

8小时54分钟前回答

本文实例讲述了Python数据分析之双色球统计两个红和蓝球哪组合比例高的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:

统计两个红球和蓝球,哪个组合最多,显示前19组数据

#!/usr/bin/python
# -*- coding:UTF-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import operator
#导入数据
df = pd.read_table('newdata.txt',header=None,sep=',')
tdate = sorted(df.loc[:,0])
# print tdate
#第1、2列的红球
h1 = df.loc[:,1:2].values
# print h1
#第2、3列的红球
h2 = df.loc[:,2:3].values
#第3、4列的红球
h3 = df.loc[:,3:4].values
#第4、5列的红球
h4 = df.loc[:,4:5].values
#第5、6列的红球
h5 = df.loc[:,5:6].values
#蓝球
b1 = df.loc[:,7:7].values
# print b1
#第1、3列红球
h6 = df.loc[:,1:3:2].values
h7 = df.loc[:,1:4:3].values
h8 = df.loc[:,1:5:4].values
h9 = df.loc[:,1:6:5].values
h10 = df.loc[:,2:4:2].values
h11 = df.loc[:,2:5:3].values
h12 = df.loc[:,2:6:4].values
h13 = df.loc[:,3:5:2].values
h14 = df.loc[:,3:6:3].values
#第4、6列红球
h15 = df.loc[:,4:6:2].values
#将蓝球添加到各红球组中(有2列数据变为3列数据),之后将所有数据按列向合并
data2 = np.append(h1, b1, axis=1)
for i in [h2,h3,h4,h5,h6,h7,h8,h9,h10,h11,h12,h13,h14,h15]:
  data1 = np.append(i, b1, axis=1)
  data2 = np.append(data2, data1, axis=0)
print data2
data1 = pd.DataFrame(data2)
#写入到2hldata.csv文件中
data1.to_csv('2hldata.csv',index=None,header=None)
#读取文件,进行统计,并且从大倒小排序
f = open("2hldata.csv")
count_dict = {}
for line in f.readlines():
  line = line.strip()
  count = count_dict.setdefault(line, 0)
  count += 1
  count_dict[line] = count
sorted_count_dict = sorted(count_dict.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
# for item in sorted_count_dict:
#   print "%s,%d" % (item[0], item[1])
#重置DataFrame的index
fenzu = pd.DataFrame(sorted_count_dict).set_index([0])
print fenzu
x = list(fenzu.index[:19])
y = list(fenzu.values[:19])
print x
print y
#将index替换成数值,便于画图使用
s = pd.Series(range(1,len(x)+1), index=x)
plt.figure(figsize=(12,8),dpi=80)
plt.legend(loc='best')
plt.bar(s,y,alpha=.5, color='r',width=0.8)
plt.title('The two red and one blue ball number')
plt.xlabel('two red and one blue number')
plt.ylabel('times')
#将原来index的内容显示出来
plt.xticks(s,x, rotation=30,size=10,ha='left')
plt.show()

显示结果:

Python数据分析之双色球统计两个红和蓝球哪组合比例高的方法

可以看出红球20、26和蓝球9以及红球17、21和蓝球14,出现次数最多12次

后期的3红球和蓝球,4红球和蓝球,5红球和蓝球,6红球和蓝球的统计,基本思路一致。

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数学运算技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python编码操作技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

展开阅读

相关资源

  • Python Web开发实战

    Python Web开发实战

    Python Web开发实战 按照一个Web产品从无到有、从简单变复杂、从基础到进阶的过程,多角度、全方位讲述了Python Web开发。内容涉及Web框架、测试、数据库、消息队列、服务化、持续集成等,把

    大小:72.7 MBPython开发

    立即下载
  • Python Django Web典型模块开发实战

    Python Django Web典型模块开发实战

    腾讯云服务社区/阿里巴巴云栖社区栏目创作者Django全栈开发心得分享 详细说明DjangoWeb开发设计中11个常见典型性控制模块的开发设计全过程 协助你变成一位Django全栈开发的高手级程序猿 项目

    大小:19.6 MBPython开发

    立即下载
  • 物联网Python开发实战

    物联网Python开发实战

    本书在介绍物联网的组成、典型架构和应用的基础上,采用实例代码讲述python编程基础和应用实例,感兴趣的可以下载学习

    大小:80.7 MB物联网

    立即下载
  • Python和Pygame游戏开发指南

    Python和Pygame游戏开发指南

    Python语言和Pygame都是开发图形化的计算机游戏的得力工具。Pygame使得开发2D图形程序变得很容易,而且它可以免费下载和安装使用。 Python和Pygame游戏开发指南 是一本中级编程图书。本书教你如

    大小:110.9 MBPython开发

    立即下载
  • Python开发向导/云计算工程师系列

    Python开发向导/云计算工程师系列

    《Python开发向导》 针对开发零基础的人群,采用案例或任务驱动的方式,由入门到精通,采用边讲 解边练习的方式,使读者能够快速掌握Python开发。本书首先介绍了Python的基础知识, 然后介

    大小:208.2 MBPython开发

    立即下载

学习笔记

14小时14分钟前回答

python数据分析用什么软件

Python是数据处理常用工具,可以处理数量级从几K至几T不等的数据,具有较高的开发效率和可维护性,还具有较强的通用性和跨平台性,这里就为大家分享几个不错的数据分析工具。 Python数据分析需要安装的第三方扩展库有:Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等,以下是第三方扩展库的简要介绍:(推荐学习:Python视频教程) 1. Pandas Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具,包含Series、DataFrame等高级数据结构和工具,安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。 Pandas是Python的一个数据分析包,Pandas最初被用作金融数据分析工具而开发出来,因此Pandas为时间序列分析提供了……

6小时20分钟前回答

Python数据分析之如何利用pandas查询数据示例代码

前言 在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,本文将详细给大家介绍关于Python利用pandas查询数据的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧。 示例代码 这里的查询数据相当于R语言里的subset功能,可以通过布尔索引有针对的选取原数据的子集、指定行、指定列等。我们先导入一个student数据集: student = pd.io.parsers.read_csv('C:\\Users\\admin\\Desktop\\student.csv') 查询数据的前5行或末尾5行: student.head()student.tail() 查询指定的行: student.ix[[0,2,4,5,7]] #这里的ix索引标签函数必须是中括号[] 查询指定的列: student[['Name','Height','Weight']].head() #如果多个列的话,必须使用双重……