1. 怎样用 Python 进行数据分析
做数据分析，首先你要知道有哪些数据分析的方法，然后才是用Python去调用这些方法
那Python有哪些库类是能做数据分析的，很多，pandas，sklearn等等
所以你首先要装一个anaconda套件，它包含了几乎所有的Python数据分析工具，
之后再学怎么分析。
2. 如何利用python进行数据分析
1、集体智慧编程
因为Python是一门不需要花太多精力（甚至可以说很少），就可以基本掌握的一门语言，所以推荐这本书。题主提到以后想学机器学习，这是一本非常好的入门书，书中的例子源码都是Python实现的，并且能帮你迅速熟悉Python相关的各种计算库。
2、统计学习方法
考虑到题主要学得踏实，这本书深入浅出地讲了和机器学习有关的一切数学基础知识，一整本的干货，没有废话，非常值得一读。题主数学专业的话，读起来应该会比我更顺畅。
3. python数据分析有什么用
Python的语法简单，代码可读性高，容易入门，有利于初学者学习;当我们进行数据处理的时候，我们希望将数据变得数值化，变成计算机可以运作的数字形式，我们可以直接使用一行列表推导式完成，十分简单。
Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都有非常成熟的库和活跃的社区，让Python成为数据任务处理重要解决方案。在数据处理和分析方面，Python拥有numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、ipython等优秀的库以及工具，尤其是pandas在处理数据方面有着绝对优势。
Python拥有强大的通用编程能力，有别于R语言，Python不仅在数据分析方面能力强大，在爬虫、WEB、自动化运维甚至于游戏等领域都有非常不错的作用，公司只需要使用一种技术就可以完成全部服务，有利于业务融合，也可以提高工作效率。
Python是人工智能首选的编程语言，在人工智能时代，Python成为最受欢迎的编程语言。得益于Python简洁、丰富的库和社区，大部分深度学习框架都优先支持Python语言。
4. 如何快速上手使用Python进行金融数据分析
所说所有的变量都是对象。 对象在python里，其实是一个指针，指向一个数据结构，数据结构里有属性，有方法。
从面向对象OO的概念来讲，对象是类的一个实例。在python里很简单，对象就是变量。
class A: myname="class a" 上面就是一个类。不是对象 a=A() 这里变量a就是一个对象。
它有一个属性（类属性），myname，你可以显示出来 print a.myname 所以，你看到一个变量后面跟点一个小数点。
5. 如何用Python做金融数据分析
所说所有的变量都是对象。 对象在python里,其实是一个指针,指向一个数据结构,数据结构里有属性,有方法。
6. 为什么要使用Python进行数据分析
我使用python这门语言也有三年了，被其简洁、易读、强大的库所折服，我已经深深爱上了python。其pythonic语言特性，对人极其友好，可以说，一个完全不懂编程语言的人，看懂python语言也不是难事。
在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面，相对于R、MATLAB、SAS、Stata等工具，Python都有其优势。近年来，由于Python库的不断发展（如pandas），使其在数据挖掘领域崭露头角。结合其在通用编程方面的强大实力，我们完全可以只使用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序。
由于python是一种解释性语言，大部分编译型语言都要比python代码运行速度快，有些同学就因此鄙视python。但是小编认为，python是一门高级语言，其生产效率更高，程序员的时间通常比CPU的时间值钱，因此为了权衡利弊，考虑用python是值得的。
Python强大的计算能力依赖于其丰富而强大的库：
Numpy
Numerical Python的简称，是Python科学计算的基础包。其功能：
1. 快速高效的多维数组对象ndarray。
2. 用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数。
3. 线性代数运算、傅里叶变换，以及随机数生成。
4. 用于将C、C++、Fortran代码集成到Python的工具。
除了为Python提供快速的数组处理能力，NumPy在数据分析方面还有另外一个主要作用，即作为在算法之间传递数据的容器。对于数值型数据，NumPy数组在存储和处理数据时要比内置的Python数据结构高效得多。此外，由低级语言（比如C和Fortran）编写的库可以直接操作NumPy数组中的数据，无需进行任何数据复制工作。
SciPy
是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，主要包括下面这些包：
1. scipy.integrate：数值积分例程和微分方程求解器。
2. scipy.linalg：扩展了由numpy.linalg提供的线性代数例程和矩阵分解功能。
3. scipy.optimize：函数优化器（最小化器）以及根查找算法。
4. scipy.signal：信号处理工具。
5. scipy.sparse：稀疏矩阵和稀疏线性系统求解器。
6. scipy.special：SPECFUN（这是一个实现了许多常用数学函数（如伽玛函数）的Fortran库）的包装器。
7. scipy.stats：标准连续和离散概率分布（如密度函数、采样器、连续分布函数等）、各种统计检验方法，以及更好的描述统计法。
8. scipy.weave：利用内联C++代码加速数组计算的工具。
注：NumPy跟SciPy的有机结合完全可以替代MATLAB的计算功能（包括其插件工具箱）。
SymPy
是python的数学符号计算库，用它可以进行数学表达式的符号推导和演算。
pandas
提供了使我们能够快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数。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。
pandas兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库(如SQL)灵活的数据处理功能。它提供了复杂精细的索引功能，以便更为便捷地完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等操作。
对于使用R语言进行统计计算的用户，肯定不会对DataFrame这个名字感到陌生，因为它源自于R的data.frame对象。但是这两个对象并不相同。R的data.frame对象所提供的功能只是DataFrame对象所提供的功能的一个子集。也就是说pandas的DataFrame功能比R的data.frame功能更强大。
matplotlib
是最流行的用于绘制数据图表的Python库。它最初由John D. Hunter（JDH）创建，目前由一个庞大的开发人员团队维护。它非常适合创建出版物上用的图表。它跟IPython（马上就会讲到）结合得很好，因而提供了一种非常好用的交互式数据绘图环境。绘制的图表也是交互式的，你可以利用绘图窗口中的工具栏放大图表中的某个区域或对整个图表进行平移浏览。
TVTK
是python数据三维可视化库，是一套功能十分强大的三维数据可视化库，它提供了Python风格的API，并支持Trait属性(由于Python是动态编程语言，其变量没有类型，这种灵活性有助于快速开发，但是也有缺点。而Trait库可以为对象的属性添加检校功能，从而提高程序的可读性，降低出错率。) 和NumPy数组。此库非常庞大，因此开发公司提供了一个查询文档，用户可以通过下面语句运行它：
>>> from enthought.tvtk.toolsimport tvtk_doc
>>> tvtk_doc.main()
Scikit-Learn
是基于python的机器学习库，建立在NumPy、SciPy和matplotlib基础上，操作简单、高效的数据挖掘和数据分析。其文档、实例都比较齐全。
小编建议：初学者使用python(x, y)，其是一个免费的科学和工程开发包，提供数学计算、数据分析和可视化展示。非常方便！
7. 使用Python做数据分析的优点是什么
最近几年，大数据的发展程度越来越明显，很多企业由于使用了大数据分析使得企业朝着更好的方向发展，这就导致的数据分析行业的人才开始稀缺起来，对于数据分析这个工作中，是需要学会一些编程语言的，比如MATLAB，Python，Java等语言。对于初学者来说，Python是一个不错的语言，Python语言简单易懂，同时对于大数据分析有很明显的帮助。那么使用Python做数据分析的优点是什么呢？一般来说就是简单易学、语言通用、存在科学计算活跃区域等等。
首先说说Python的第一个优点，那就是简单易学。很多学过Java的朋友都知道，Python语法简单的多，代码十分容易被读写，最适合刚刚入门的朋友去学习。我们在处理数据的时候，一般都希望数据能够转化成可运算的数字形式，这样，不管是没学过编程的人还是学过编程的人都能够看懂这个数据。
Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都显得比较活跃，这就是Python作为数据分析的原因之一，python拥有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科学计算方面十分有优势，尤其是pandas，在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势，已经成为数据分析中流砥柱的分析工具。
Python也具有强大的编程能力，这种编程语言不同于R或者matlab，python有些非常强大的数据分析能力，并且还可以利用Python进行爬虫，写游戏，以及自动化运维，在这些领域中有着很广泛的应用，这些优点就使得一种技术去解决所有的业务服务问题，这就充分的体现的Python有利于各个业务之间的融合。如果使用Python，能够大大的提高数据分析的效率。
python是人工智能时代的通用语言
Python对于如今火热的人工智能也有一定的帮助，这是因为人工智能需要的是即时性，而Python是一种非常简洁的语言，同时有着丰富的数据库以及活跃的社区，这样就能够轻松的提取数据，从而为人工智能做出优质的服务。
通过上面的描述，想必大家已经知道了使用Python做数据分析的优点是什么了吧，Python语言得益于它的简单方便使得在大数据、数据分析以及人工智能方面都有十分明显的存在感，对于数据分析从业者以及想要进入数据分析从业者的人来说，简单易学容易上手的优势也是一个优势，所以，要做好数据分析，一定要学会Python语言。
8. 如何用python进行数据分析
1、Python数据分析流程及学习路径
数据分析的流程概括起来主要是：读写、处理计算、分析建模和可视化四个部分。在不同的步骤中会用到不同的Python工具。每一步的主题也包含众多内容。
根据每个部分需要用到的工具，Python数据分析的学习路径如下：
相关推荐：《Python入门教程》
2、利用Python读写数据
Python读写数据，主要包括以下内容：
我们以一小段代码来看：
可见，仅需简短的两三行代码即可实现Python读入EXCEL文件。
3、利用Python处理和计算数据
在第一步和第二步，我们主要使用的是Python的工具库NumPy和pandas。其中，NumPy主要用于矢量化的科学计算，pandas主要用于表型数据处理。
4、利用Python分析建模
在分析和建模方面，主要包括Statsmdels和Scikit-learn两个库。
Statsmodels允许用户浏览数据，估计统计模型和执行统计测试。可以为不同类型的数据和每个估算器提供广泛的描述性统计，统计测试，绘图函数和结果统计列表。
Scikit-leran则是著名的机器学习库，可以迅速使用各类机器学习算法。
5、利用Python数据可视化
数据可视化是数据工作中的一项重要内容，它可以辅助分析也可以展示结果。
9. 利用python实现数据分析
利用python实现数据分析
为什么要利用python进行数据分析？python拥有一个巨大的活跃的科学计算社区，拥有不断改良的库,能够轻松的集成C,C++,Fortran代码（Cython项目），可以同时用于研究和原型的构建以及生产系统的构建。
1:文件内容格式为json的数据如何解析
import json,os,sys
current_dir=os.path.abspath(".")
filename=[file for file in os.listdir(current_dir) if ".txt" in file]#得到当前目录中，后缀为.txt的数据文件
fn=filename[0] if len(filename)==1 else "" #从list中取出第一个文件名
if fn: # means we got a valid filename
fd=open(fn)
content=[json.loads(line) for line in fd]
else:
print("no txt file in current directory")
sys.exit(1)
for linedict in content:
for key,value in linedict.items():
print(key,value)
print("n")
2：出现频率统计
import random
from collections import Counter
fruits=[random.choice(["apple","cherry","orange","pear","watermelon","banana"]) for i in range(20)]
print(fruits) #查看所有水果出现的次数
cover_fruits=Counter(fruits)
for fruit,times in cover_fruits.most_common(3):
print(fruit,times)
########运行结果如下：apple在fruits里出了5次
apple 5
banana 4
pear 4
3:重新加载mole的方法py3
import importlib
import.reload(molename)
4:pylab中包含了哪些mole
from pylab import *
等效于下面的导入语句：
from pylab import *
from numpy import *
from scipy import *
import matplotlib