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NumPy：这是一个通用程序库，不仅支持常用的数值数组，同时提供了用于高效处理这些数组的函数。
SciPy：这是Python的科学计算库，对NumPy的功能进行了大量扩充，同时也有部分功能是重合的。Numpy和SciPy曾经共享基础代码，后来分道扬镳了。
Pandas：这是一个用于数据处理的程序库，不仅提供了丰富的数据结构，同时为处理数据表和时间序列提供了相应的函数。
Matplotlib：这是一个2D绘图库，在绘制图形和图像方面提供了良好的支持。当前，Matplotlib已经并入SciPy中并支持NumPy。
IPython：这个库为Python提供了强大的交互式Shell，也为Jupyter提供了内核，同时还支持交互式数据可视化功能。
Jupyter Notebook：它提供了一个基于Web的交互式shell，可以创建和共享支持可实时代码和可视化的文档。Jupyter Notebook通过IPython提供的内核支持多个版本的Python。
用python做数据分析（bi数据分析工具有哪些）
发布时间：2023-03-24 14:49:04
稿源：
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问大家
大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于用python做数据分析的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、python可以做数据分析吗？
Python已成为数据分析和数据科学事实上的标准语言和标准平台之一。
下面是Python生态系统为数据分析师和数据科学家提供的常用程序库。
python可以说是数据分析一大利器。
二、《利用python进行数据分析》读书笔记1
读取json内容：
建立只有‘tz’时区字段的列表。因为不是每个字典实例都有tz字段，所以要加上if 'tz' in rec。否则会报错。
统计每种时区的出现次数：
方法一：
先统计次数，生成{时区1：次数，时区2：次数....}形式的字典。
再对字典进行排序。
统计次数方法（1）：
统计次数方法（2）：
排序
其中counts.items()是将字典中的键值对以元组的形式放进列表里。
例：counts：
{u'America/Montreal': 9, u'America/Anchorage': 5, u'Asia/Seoul': 5}
counts.items():
[(u'America/Montreal', 9), (u'America/Anchorage', 5), (u'Asia/Seoul', 5)]
而这句：value_key_pairs=[(count,tz) for tz, count in counts.items()]则是对返回的键，值对元组的位置做了调换。
例：[(9, u'America/Montreal'), (5, u'America/Anchorage'), (5, u'Asia/Seoul')]
value_key_pairs.sort()中 list.sort()方法只能用于列表，是对原列表进行排序。默认升序。需要降序则value_key_pairs.sort(reverse=False)
关于排序的知识详细参考： http://www.cnblogs.com/freemao/p/3869994.html
方法二：使用Counter类
Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。它是一个无序的容器类型，以字典的键值对形式存储，其中元素作为key，其计数作为value。计数值可以是任意的Interger（包括0和负数）。Counter类和其他语言的bags或multisets很相似。
详细参考： http://www.jb51.net/article/85542.htm
方法三：用pandas计数
注意里面有空值
此时的tz_counts如下。注意空字符串变成了unknow。以及增加了missing计数。
使用前十的数据，利用plot方法生成一张水平条形图。
总结：
1.往字典里存数据需要先初始化字典。可使用defaultdict函数：
2.清洗数据，有的数据没有某个字段，一是要替换掉这些缺失值，可用fillna方法替换。二是要注意有没有空字符串，这种数据可通过布尔型数组索引来替换掉。
3.对某个字段的值的出现次数进行统计，可使用三种方法
（1）新建一个字典，用以统计每个值的出现次数。再将该字典转换为列表，对列表进行排序。
（2）使用counter类进行次数统计并排序。
（3）先将json转换为DataFrame对象，再对其tz字段使用pandas的value_counts()方法进行次数统计并排序。
三、Python能做数据分析吗？
Python能做数据分析
首先因为Python可以轻松地集成C、C++、Fortran代码，一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高效。并且Python与Ruby都有大量的daoWeb框架，因此用于网站的建设，另一方面个人觉得因为Python作为解释性语言相对编译型语言更为简单，可以通过简单的脚本处理大量的数据。而组织内部统一使用的语言将大大提高工作效率。
Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明。由于他简单、易学、免费开源、可移植性、可扩展性等特点，Python又被称之为胶水语言。下图为主要程序语言近年来的流行趋势，Python受欢迎程度扶摇直上。
由于Python拥有非常丰富的库，使其在数据分析领域也有广泛的应用。
建议您可以 你可以到我们官网进行观看
四、python怎么做数据分析
链接：https://pan.baidu.com/s/1FJZAznKSbwv-X52AM7uSfg
炼数成金:Python数据分析。Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言。也是一种功能强大而完善的通用型语言，已经具有十多年的发展历史，成熟且稳定。Python 具有脚本语言中最丰富和强大的类库，足以支持绝大多数日常应用。 Python语法简捷而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）轻松地联结在一起。
课程将从Python的基本使用方法开始，一步步讲解，从ETL到各种数据分析方法的使用，并结合实例，让学员能从中借鉴学习。
课程目录：
Python基础
Python的概览——Python的基本介绍、安装与基本语法、变量类型与运算符
了解Python流程控制——条件、循环语句与其他语句
常用函数——函数的定义与使用方法、主要内置函数的介绍
.....
以上就是关于用python做数据分析相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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