python的如何做数据分析

⑴ 搭建Python数据分析环境（Windows，Python3.10）

要在Windows系统上搭建Python 3.10的数据分析环境，你可以按照以下步骤进行：

一、系统需求

• 确保你的Windows系统版本为Windows 10或以上版本，且为64位。

二、安装Miniconda

1. 下载Miniconda：访问conda官网下载页面，下载并安装Python 3.10版本的Miniconda。
2. 安装过程：在安装过程中选择合适路径，通常推荐使用默认设置直到完成安装。

三、验证Python环境

1. 打开Anaconda Prompt：在开始菜单中找到并打开Anaconda Prompt。
2. 版本查询：在命令行输入conda V和python V进行版本查询。若显示已正确安装Python 3.10版本，表示验证成功。

四、创建Python虚拟环境

1. 创建环境：使用命令conda create name numpy python=3.10创建一个名为numpy的虚拟环境，并指定Python版本为3.10。
2. 激活环境：输入命令conda activate numpy切换到新创建的虚拟环境中。
3. 环境验证：在此环境中运行Python，并打印”hello world.“进行环境验证。

五、安装和验证numpy和ipython

1. 安装ipython：通过命令conda install ipython在新环境中安装ipython。
2. 安装numpy：使用命令conda install numpy在新环境中安装numpy。
3. 环境配置检查：确保安装无误，可以通过运行ipython并尝试导入numpy来检查环境配置是否正确。

六、开始使用Jupyter Notebook

1. 安装Jupyter Notebook：通过命令conda install jupyter在新环境中安装Jupyter Notebook。
2. 启动Jupyter Notebook：使用命令jupyter notebook启动Jupyter Notebook。
3. 验证启动：在浏览器中打开Jupyter Notebook的界面，并尝试创建一个新的Python笔记本，以验证Jupyter Notebook是否成功启动，并检查新环境是否正常工作。

按照以上步骤，你就可以在Windows系统上成功搭建一个Python 3.10的数据分析环境了。

⑵ 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：

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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。

⑶ Python数据分析实战，使用箱线图识别学生成绩异常值，做原因分析

在Python数据分析实战中，使用箱线图识别学生成绩异常值并进行原因分析的方法如下：

1. 箱线图基础：

   • 使用matplotlib的boxplot函数绘制箱线图。
   • 箱线图包含异常值、上限、上四分位数、中位数、下四分位数和下限，这些点提供了数据分布的重要信息。

2. 异常值识别：

   • 箱线图判断异常值的标准是数据点超出上下限，即数据点位于Q3+1.5或Q11.5之外。
   • 通过箱线图可以直观地识别出数据集中的异常值。

3. 案例分析：

   • 以6班为例，通过单独绘制箱线图发现异常点位于下限以下。
   • 进一步分析发现该异常点对应的学生成绩只有18分，原因是该学生请假未参加考试。
   • 这说明箱线图在数据诊断分析中具有实用价值，能够帮助我们发现和理解数据中的异常情况。

原因分析： 学生个人因素：如请假、生病、缺考等个人原因导致的成绩异常。 教学因素：如教学内容难度过高、教学方法不当等可能导致部分学生成绩偏低。 考试因素：如考试难度、考试环境等也可能影响学生的成绩表现。

在进行分析时，应结合具体情况综合考虑各种可能的原因，并采取相应的措施进行改进。

⑷ python如何做数据分析

Python做数据分析比较好用且流行的是numpy、pandas库，有兴趣的话，可以深入了解、学习一下。

⑸ 利用Python进行数据分析(7) pandas基础: Series和DataFrame的简单介绍

pandas库中的Series和DataFrame的简单介绍如下：

Series： 定义：Series是pandas库中的一维数组结构，它包含数据和与之对应的索引。 创建： 通过pandas.Series函数，可以传入Python数组或字典来创建Series。 默认从0开始创建索引，步长为1，但也可以通过index参数自定义索引。 访问与修改： 可以通过索引访问或修改Series中的单个数据。 利用索引数组可以访问或修改多个数据。 属性： index属性用于获取Series的索引。 values属性用于获取Series的数据。 运算：进行Series运算时，索引保持不变。

DataFrame： 定义：DataFrame是pandas库中的二维表格型数据结构，它包含有序列和不同类型的数据值。 创建： 使用pandas.DataFrame函数，可以传入字典参数来创建DataFrame。 默认按列名首字母顺序排序，但可以通过传入列名字典来自定义排序。 数据访问： DataFrame允许通过列名或属性方式获取数据。 修改： 可以修改DataFrame中列的值。 可以删除DataFrame中的某一列。

这两个数据结构是pandas库进行数据处理和分析的基础，它们提供了丰富的功能和灵活的操作方式，使得数据分析和处理变得更加便捷和高效。