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   2023-05-06 企業(yè)服務(wù)招財貓180
核心提示:python怎么創(chuàng)建數(shù)據(jù)幀?1.從外部文件生成(如csv、xlsx、Jason、html)。2.由字典生成python做數(shù)據(jù)分析相對于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析究竟強(qiáng)在哪?傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析一般是指在傳統(tǒng)統(tǒng)計分析方法的基

python怎么創(chuàng)建數(shù)據(jù)幀?

1.從外部文件生成(如csv、xlsx、Jason、html)。

2.由字典生成

python做數(shù)據(jù)分析相對于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析究竟強(qiáng)在哪?

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析一般是指在傳統(tǒng)統(tǒng)計分析方法的基礎(chǔ)上,通過Excel、SPSS或SAS工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

與Excel相比,Python可以處理更大的數(shù)據(jù)集,建立復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。綜上所述,與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析相比,使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析有以下三個優(yōu)勢:

Python,一個豐富的數(shù)據(jù)分析擴(kuò)展包,有豐富的數(shù)據(jù)分析第三方庫,比如Numpy,Pandas,Matplotlib,PyMySQL等等。

Numpy:一個開源的數(shù)值計算框架,可以處理向量、矩陣等各種問題。相當(dāng)于一個迷你MATLAB,小巧又免費(fèi)!

Pandas:基于Numpy,對時間序列分析提供了很好的支持,對數(shù)據(jù)預(yù)處理和連接外部數(shù)據(jù)文件有很強(qiáng)的支持。借助熊,Python可以輕松連接外部數(shù)據(jù)源,如csv、xlsx、json等文件。

Matplotlib:一個優(yōu)秀的數(shù)據(jù)可視化庫,可以繪制常用的數(shù)據(jù)分析圖表和三維圖形。

PyMySQL:Python可以輕松連接MySQL數(shù)據(jù)庫,分析數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。

簡單地說,Excel可以做Python可以做的一切,但是Excel可以不要做強(qiáng)大的編程和復(fù)雜的分析。但是需要注意的是,在某些情況下,Python可以做到,但是沒有Excel方便。

強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫許多數(shù)據(jù)分析問題可以傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法無法解決,需要更強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。Python中的scikit-learn可以實現(xiàn)幾乎所有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,調(diào)用起來非常方便。

監(jiān)督學(xué)習(xí)算法:線性回歸,分類算法,如K最近鄰算法,決策樹,邏輯回歸,SVM和集成學(xué)習(xí)方法。

無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法:聚類分析,相關(guān)性分析。

大數(shù)據(jù)平臺下的分析隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加,很多公司使用大數(shù)據(jù)技術(shù)來處理數(shù)據(jù),比如Hadoop、Spark等。

Python結(jié)合Spark可以對大數(shù)據(jù)平臺下的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘。

最后,也是最重要的,Python是免費(fèi)的,大部分?jǐn)?shù)據(jù)分析工具都是收費(fèi)的,價格也不低。

綜上所述,Python在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域非常受歡迎!

 
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