python的如何做數據分析

⑴ 搭建Python數據分析環境（Windows，Python3.10）

要在Windows系統上搭建Python 3.10的數據分析環境，你可以按照以下步驟進行：

一、系統需求

• 確保你的Windows系統版本為Windows 10或以上版本，且為64位。

二、安裝Miniconda

1. 下載Miniconda：訪問conda官網下載頁面，下載並安裝Python 3.10版本的Miniconda。
2. 安裝過程：在安裝過程中選擇合適路徑，通常推薦使用默認設置直到完成安裝。

三、驗證Python環境

1. 打開Anaconda Prompt：在開始菜單中找到並打開Anaconda Prompt。
2. 版本查詢：在命令行輸入conda V和python V進行版本查詢。若顯示已正確安裝Python 3.10版本，表示驗證成功。

四、創建Python虛擬環境

1. 創建環境：使用命令conda create name numpy python=3.10創建一個名為numpy的虛擬環境，並指定Python版本為3.10。
2. 激活環境：輸入命令conda activate numpy切換到新創建的虛擬環境中。
3. 環境驗證：在此環境中運行Python，並列印”hello world.“進行環境驗證。

五、安裝和驗證numpy和ipython

1. 安裝ipython：通過命令conda install ipython在新環境中安裝ipython。
2. 安裝numpy：使用命令conda install numpy在新環境中安裝numpy。
3. 環境配置檢查：確保安裝無誤，可以通過運行ipython並嘗試導入numpy來檢查環境配置是否正確。

六、開始使用Jupyter Notebook

1. 安裝Jupyter Notebook：通過命令conda install jupyter在新環境中安裝Jupyter Notebook。
2. 啟動Jupyter Notebook：使用命令jupyter notebook啟動Jupyter Notebook。
3. 驗證啟動：在瀏覽器中打開Jupyter Notebook的界面，並嘗試創建一個新的Python筆記本，以驗證Jupyter Notebook是否成功啟動，並檢查新環境是否正常工作。

按照以上步驟，你就可以在Windows系統上成功搭建一個Python 3.10的數據分析環境了。

⑵ 如何用python進行數據分析

1、Python數據分析流程及學習路徑

數據分析的流程概括起來主要是：讀寫、處理計算、分析建模和可視化四個部分。在不同的步驟中會用到不同的Python工具。每一步的主題也包含眾多內容。

根據每個部分需要用到的工具，Python數據分析的學習路徑如下：

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2、利用Python讀寫數據

Python讀寫數據，主要包括以下內容：

我們以一小段代碼來看：

可見，僅需簡短的兩三行代碼即可實現Python讀入EXCEL文件。

3、利用Python處理和計算數據

在第一步和第二步，我們主要使用的是Python的工具庫NumPy和pandas。其中，NumPy主要用於矢量化的科學計算，pandas主要用於表型數據處理。

4、利用Python分析建模

在分析和建模方面，主要包括Statsmdels和Scikit-learn兩個庫。

Statsmodels允許用戶瀏覽數據，估計統計模型和執行統計測試。可以為不同類型的數據和每個估算器提供廣泛的描述性統計，統計測試，繪圖函數和結果統計列表。

Scikit-leran則是著名的機器學習庫，可以迅速使用各類機器學習演算法。

5、利用Python數據可視化

數據可視化是數據工作中的一項重要內容，它可以輔助分析也可以展示結果。

⑶ Python數據分析實戰，使用箱線圖識別學生成績異常值，做原因分析

在Python數據分析實戰中，使用箱線圖識別學生成績異常值並進行原因分析的方法如下：

1. 箱線圖基礎：

   • 使用matplotlib的boxplot函數繪制箱線圖。
   • 箱線圖包含異常值、上限、上四分位數、中位數、下四分位數和下限，這些點提供了數據分布的重要信息。

2. 異常值識別：

   • 箱線圖判斷異常值的標準是數據點超出上下限，即數據點位於Q3+1.5或Q11.5之外。
   • 通過箱線圖可以直觀地識別出數據集中的異常值。

3. 案例分析：

   • 以6班為例，通過單獨繪制箱線圖發現異常點位於下限以下。
   • 進一步分析發現該異常點對應的學生成績只有18分，原因是該學生請假未參加考試。
   • 這說明箱線圖在數據診斷分析中具有實用價值，能夠幫助我們發現和理解數據中的異常情況。

原因分析： 學生個人因素：如請假、生病、缺考等個人原因導致的成績異常。 教學因素：如教學內容難度過高、教學方法不當等可能導致部分學生成績偏低。 考試因素：如考試難度、考試環境等也可能影響學生的成績表現。

在進行分析時，應結合具體情況綜合考慮各種可能的原因，並採取相應的措施進行改進。

⑷ python如何做數據分析

Python做數據分析比較好用且流行的是numpy、pandas庫，有興趣的話，可以深入了解、學習一下。

⑸ 利用Python進行數據分析(7) pandas基礎: Series和DataFrame的簡單介紹

pandas庫中的Series和DataFrame的簡單介紹如下：

Series： 定義：Series是pandas庫中的一維數組結構，它包含數據和與之對應的索引。 創建： 通過pandas.Series函數，可以傳入Python數組或字典來創建Series。 默認從0開始創建索引，步長為1，但也可以通過index參數自定義索引。 訪問與修改： 可以通過索引訪問或修改Series中的單個數據。 利用索引數組可以訪問或修改多個數據。 屬性： index屬性用於獲取Series的索引。 values屬性用於獲取Series的數據。 運算：進行Series運算時，索引保持不變。

DataFrame： 定義：DataFrame是pandas庫中的二維表格型數據結構，它包含有序列和不同類型的數據值。 創建： 使用pandas.DataFrame函數，可以傳入字典參數來創建DataFrame。 默認按列名首字母順序排序，但可以通過傳入列名字典來自定義排序。 數據訪問： DataFrame允許通過列名或屬性方式獲取數據。 修改： 可以修改DataFrame中列的值。 可以刪除DataFrame中的某一列。

這兩個數據結構是pandas庫進行數據處理和分析的基礎，它們提供了豐富的功能和靈活的操作方式，使得數據分析和處理變得更加便捷和高效。