python数据分析(pandas)
几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。
我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！
我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。
由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。
目录
1. 数据分析的Python基础
o为什么学Python用来数据分析
o Python 2.7 v/s 3.4
o怎样安装Python
o在Python上运行一些简单程序
2. Python的库和数据结构
o Python的数据结构
o Python的迭代和条件结构
o Python库
3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析
o序列和数据框的简介
o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题
4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工
5. 使用Python中建立预测模型
o逻辑回归
o决策树
o随机森林
让我们开始吧
1.数据分析的Python基础
为什么学Python用来数据分析
很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python：?开源——免费安装
?极好的在线社区
?很容易学习
?可以成为一种通用的语言，用于基于Web的分析产品数据科学和生产中。
不用说，它仍然有几个缺点：
?它是一种解释性的语言，而不是编译的语言，因此可能占用更多的CPU时间。然而，由于它节省了程序员的时间（由于学习的方便），它可能仍然是一个很好的选择。
Python 2.7 v/s 3.4
这是关于Python的一个最具争议的话题。你可能总是不能避免遇到，尤其是如果你是一个初学者。这里没有正确/错误的选择。它完全取决于具体情况和你的需要。我会尝试给你一些建议，以帮助你做出明智的选择。
为什么选择Python 2.7
1.极好的社区支持！这是你在初期需要的东西。Python 2发行于2000年末，已经被
使用超过15年。
2.很多第三方库！虽然许多库已经提供了
3.X的支持，但仍然有大量的模块只工作在
2.X。如果你计划将Python用于具体的应用，如Web开发这种高度依赖
外部模块的，你选择2.7可能会更好。
3. 3.X版本的一些特性有向后兼容性，可以使用2.7版本。
为什么选择Python 3.4
1.更整齐和更快！Python开发者修正了一些固有的问题和小缺点，以此为未来建立一
个强大的基础。这些可能不是很相关，但最终会很重要。
2.这是未来！2.7是2 .X族发布的最后一个版本，并且最终每个人都要转移到
3.X版
本。Python 3在过去5年已经发布的稳定版本，并将继续。
没有明确的赢家，但我想，底线是，你应该专注于学习Python语言。版本之间的转换应该只是一个时间问题。敬请期待，不久的将来一个专门对比Python 2.X和3 X的文章！
怎样安装Python
有两种方法安装Python
?你可以直接从项目网站下载Python，然后单独安装你想要的组件和库
?或者，你可以下载并安装一个包，它附带了预装的库。我建议您下载Anaconda。另一种选择是 Enthought Canopy Express。
第二种方法提供了一个避免麻烦的安装，因此我会推荐给初学者。这种方法是你必须等待整个包进行升级，即使你只是对一个单一的库的最新版本感兴趣。它应该不重要，直到和除非，直到和除非，你正在做的尖端统计研究。
选择开发环境
一旦你已经安装了Python，选择环境可以有很多种选择。这里是3个最常见的选择：
?终端/基于Shell
?IDLE(默认环境)
?iPython notebook ——类似于R的markdown
而环境权取决于你的需要，我个人更喜欢iPython notebook一点。它提供了许多良好的功能，编写代码的同时还可以用于记录，你可以选择在上面运行代码块（而不是一行一行的执行）。
我们在整个教程中将使用Ipython 环境
热身：跑第一个Python程序
你可以使用Python作为一个简单的计算器来开始：
有一些事情需要注意：
?你可以在你的终端/ CMD键入“IPython notebook”来启动IPython notebook，这取决于你的工作在操作系统
?你可以通过简单地点击上面截图中的名字来对IPython notebook命名
?界面显示In[*]代表输入和Out[*]代表输出。
?你可以通过按“Shift + Enter”或“ALT + Enter”来执行代码，如果你后面还想插入一行。
在我们深入挖掘如何解决问题之前，让我们退后一步，了解Python 的基本知识。当我们知道数据结构和迭代和条件结构是形成任何语言的关键。在Python中，这些包括列表、字符串、元组、字典、for循环，while循环，if-else等等，让我们来看看下面的因素。
2 .在Python上运行一些简单程序
Python的数据结构
以下是Python中使用的一些数据结构。你应该熟悉他们，以便恰当的使用它们。
?列表——列表是在Python中最通用的数据结构。列表可以这样简单的定义：就是在方括号中一系列用逗号来分隔的值。列表可能包含不同类型的项，但它们通常都有
相同类型的。Python列表是可变的，列表中的单个元素是可以改变的。
这里是一个快速的例子，定义了一个列表，然后访问它：
?字符串——字符串可以简单的使用单引号（"）、双引号（”）或三引号（’’’）来定义。字符串封闭三引号（’’’）中可以跨越多行的代码，在文档字符串中是
很常用的（记录功能的Python方式）。作为一个转义字符。请注意，Python中的字符串是不可变的，所以你不能改变字符串的部分。
元组——元组由一系列由逗号分隔的值表示。元组是不可变的，输出的用括号包围，目的是嵌套结构可以被正确处理。此外，尽管元组是不可变的，但它们可以在必要是含有可变数据。
因为元组是不可变的，不可改变的，他们相对列表来说可以处理的更快。因此，如果你的清单是不可能改变的，你应该使用元组，而不是列表。
字典——字典是键：值对一个无序集合，要求键是唯一的（在一个字典里）。一对大括号创建一个空的字典：{ }。
Python的迭代和条件结构
和大多数语言一样，Python也有一个FOR循环，这是最广泛使用的迭代方法。它有一个简单的语法：
这里的“Python的迭代可以是列表、元组或其他先进的数据结构，我们将在后面的章节中探讨。让我们来看看一个简单的例子，确定一个数字的因子。
来看看条件语句，它们是用来基于条件执行代码片段。最常用的结构是if-else，有以下语法：
例如，如果我们想打印出某个数字n是偶数还是奇数：
既然你熟悉了Python的基础，我们来更近一步。如果你像完成以下任务：
1.乘2矩阵
2.求二次方程的根
3.绘制条形图和直方图
4.建立统计模型
5.访问网页
如果你想从零开始写代码，它将是一场噩梦，你使用Python不会超过2天！但不要担心这些。值得庆幸的是，有许多预定义的库，我们可以直接导入到我们的代码，使我们的生活很容易。
例如，考虑我们刚才看到的因子的例子。我们可以一步就完成：
当然，为了这样我们需要导入的math库。让我们探索下一个不同的库。
Python库
在开始我们的学习Python之旅之前，让我们先一步，了解一些有用的python库。第一步显然是要学会将它们导入到我们的环境中。在Python中有以下几种方法：
在第一种方式中，我们已经为math库定义了一个别名m。现在我们
?NumPy代表数值Python。NumPy最强大的功能是n维数组。该库还包含基本的线性代数函数，傅里叶变换，高级的随机数功能，以及集成其他低级语言如Fortran，C 和C++的工具。
?SciPy代表科学的Python。SciPy是基于NumPy的。它是最有用的库之一，具有各种高层次的科学和工程模块，如离散傅立叶变换，线性代数，优化和稀疏矩阵。
?Matplotlib用于绘制各种各样的图表，从直方图到线图，再到热图。你可以在IPython notebook中使用PyLab（IPython notebook–PyLab = inline）以此使用这些绘图功能的inline。如果你忽略inline选项， PyLab 会将IPython notebook 环境转换成类似于Matlab的环境。你也可以使用 Latex命令将math库添加到您的绘图中。
?Pandas对于结构化数据操作和控制。它广泛用于数据再加工和数据准备。Pandas 说最近一直在推动对Python Python的使用数据科学家共同体的工具。
?Scikit Learn机器学习库。建立在NumPy、SciPy和matplotlib的基础上，这个库包含了机器学习和统计模型包括分类、回归、聚类和降维等很多有效的工具。
?Statsmodels用于统计建模。statsmodels是一个Python模块，允许用户探索数据，估计统计模型，并进行统计检验。一个广泛的描述性统计，统计检验的列表。绘图功能，和结果统计可用于不同类型的数据和每个估计。
?Seaborn用于统计数据的可视化。Seaborn是Python中用来绘制让人喜欢的并能提供大量信息的统计图形库。它是基于matplotlib。Seaborn旨在使可视化成为探索和理解数据的核心部分。
?Bokeh创建交互式图、仪表盘和现代Web浏览器上的数据应用。它允许用户生成的优雅和简洁的d3.js风格的图形。此外，在非常大的或流媒体数据集上，它具有高性能的交互性的能力。
?Blaze扩展NumPy和Pandas的分布式和流媒体数据集。它可以用来访问来自多种来源的数据，包括bcolz，MongoDB，SQLAlchemy，Apache Spark, PyTables等等，结
合Bokeh，Blaze可以作为一个非常强大的工具，用于对大规模数据创建高效的的可
视化和仪表板。
?Scrapy用于网络爬虫。它是用于获取特定数据模式的一个非常有用的框架，。它可以通过开始的一个网站主页的网址，然后通过挖掘网页内的网站收集信息。
?SymPy用于符号计算。它具有广泛的功能，从基本的符号运算到微积分，代数，离散数学和量子物理学。另一个有用的功能是将计算的结果格式化为LaTeX码的能力。
?Requests用于访问网络。它的工作原理类似于Python标准库urllib2，但是更容易编码。但对于初学者，你会发现和urllib2细微的差别，Requests可能更方便。
其它的库，你可能需要：
?os 用于操作系统和文件操作
?networkx和igraph基于数据操作绘制图形
?regular expressions用于在文本数据中查找模式
?BeautifulSoup将探索Web。它不如Scrapy，它一次运行将从一个单一的网页中提取信息。
现在我们已经熟悉Python的基础和更多的库，让我们深入到通过Python解决问题。是的，我的意思是做一个预测模型！在这个过程中，我们使用了一些强大的库，也遇到了下一级的数据结构。我们将带你通过这3个关键阶段：
1.数据探索—从我们所拥有的数据中发现更多
2.数据修改—清理数据和并修改它使它更适合用来统计建模
3.预测建模—运行的实际算法，自得其乐
3.在Python中使用Pandas进行探索性分析
为了进一步探索我们的数据，让我把你介绍给另一种动物（好像Python是不够的！）–– Pandas
Pandas是Python最有用的一种数据分析库的我知道这些名字听起来很奇怪，但坚持下去！）它们对于增加一直在增加Python在数据科学界的使用量起了很大的作用。我们现在将使用Pandas从Analytics Vidhya的竞赛中读数据集，进行探索性分析，建立我们的第一个基本分类算法来解决这一问题。
在加载数据之前，让我们了解Pandas 中的2个关键的数据结构——序列和数据框
序列和数据框的简介
序列可以被理解为一个1维标记/索引数组。你可以通过这些标签访问这个序列的各个元素。
一个数据框类似于Excel工作簿–你可以使用列名来引用列，可以通过行号来访问行数据，本质的区别是，在数据帧中，列名和行号是列和行的索引。
More: 10 Minutes to Pandas
实践数据集——贷款预测问题
您可以从这里下载数据集。这里是变量的描述：
让我们从数据探索开始
开始，通过在你的你的终端/ Windows命令提示符键入下面的代码，来以Inline Pylab模式启动IPython界面：
这在PyLab环境下打开IPython notebook，其中有几个有用的库已
经导入。此外，你将能够绘制您的数据内联，这对于互动的数据分析是一个非常好的环境。你可以通过键入以下命令，检查环境是否正确的加载了（并获得如下图所示的输出）：
plot(arange(5))
我目前在Linux上工作，并已将数据集存储在以下位置：
/home/kunal/Downloads/Loan_Prediction/train.csv
导入库和数据集：
下面是我们将在本教程中使用的库：
?numpy
?matplotlib
?pandas
请注意，你不需要导入matplotlib和NumPy，因为是在PyLab环境下。但我仍然在代码中保留了它们，以防你在不同的环境中使用代码。
导入库以后，你可以使用read_csv()函数读数据集。这是直到这个阶段的代码：
快速数据探索
一旦你读取了数据，可以通过使用head()函数查看一下前几行的数据：
这应该打印10行。或者，您也可以通过打印数据集来查看更多的行。接下来，你可以使用describe()函数来查看数值字段的概要：
describe()功能将提供计数、平均、标准差（STD），最小值，分位数值和最大值（读这篇文章来更新基本统计数据了解人口分布）这里有几个结论，你可以通过查看describe()函数的输出得出：
1.LoanAmount有 (614 – 592)22个缺失值
2.Loan_Amount_Term 有(614 – 600) 14个缺失值
3.Credit_History有 (614 – 564)50个缺失值
4.我们还可以看到84%的申请者有credit_history，怎么样， credit_history的均
值为0.84（记住，credit_history将那些有信用历史的值设置为1，没有的设置为
0）
5.ApplicantIncome 的分布似乎和expectation呈线性关系，CoapplicantIncome也
是。
请注意，我们通过比较的平均值和中位数，即50%位数，来得到偏差的概念。
对于非数值（例如property_area，credit_history等），我们可以看看频率分布，了解他们是否有意义。频率表可以通过以下命令打印：
《利用python进行数据分析》读书笔记 pandas是本书后续内容的首选库。pandas可以满足以下需求：具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源（索引方式不同）的数据而导致的常见错误。. 集成时间序列功能既能处理时间序列数据也能处理非时间序列数据的数据结 构数学运算和简约（比如对某个轴求和）可以根据不同的元数据（轴编号）执行灵活处理缺失数据合并及其他出现在常见数据库（例如基于SQL的）中的关系型运算1、pandas数据结构介绍两个数据结构：Series和DataFrame。Series是一种类似于以为NumPy数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）和与之相关的一组数据标签（即索引）组成的。可以用index和values分别规定索引和值。如果不规定索引，会自动创建0 到N-1 索引。#-*- encoding:utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame #Series可以设置index，有点像字典，用index索引 obj = Series([1,2,3],index=['a','b','c'])
#print obj['a'] #也就是说，可以用字典直接创建Series dic = dict(key = ['a','b','c'],value = [1,2,3]) dic = Series(dic) #下面注意可以利用一个字符串更新键值 key1 = ['a','b','c','d'] #注意下面的语句可以将Series 对象中的值提取出来，不过要知道的字典是不能这么做提取的 dic1 = Series(obj,index = key1) #print dic #print dic1 #isnull 和notnull 是用来检测缺失数据 #print pd.isnull(dic1) #Series很重要的功能就是按照键值自动对齐功能 dic2 = Series([10,20,30,40],index = ['a','b','c','e']) #print dic1 + dic2 #name属性,可以起名字 https://www.doczj.com/doc/cd1861650.html, = 's1' https://www.doczj.com/doc/cd1861650.html, = 'key1' #Series 的索引可以就地修改 dic1.index = ['x','y','z','w']
用python进行数据分析 一、样本集 本样本集来源于某高中某班78位同学的一次月考的语文成绩。因为每位同学的成绩都是独立的随机变量，遂可以保证得到的观测值也是独立且随机的 样本如下： grades=[131,131,127,123,126,129,116,114,115,116,123,122,118, 121,126,121,126,121,111,119,124,124,121,116,114,116, 116,118,112,109,114,116,116,118,112,109,114,110,114, 110,113,117,113,121,105,127,110,105,111,112,104,103, 130,102,118,101,112,109,107,94,107,106,105,101,85,95, 97,99,83,87,82,79,99,90,78,86,75,66]; 二、数据分析 1.中心位置（均值、中位数、众数） 数据的中心位置是我们最容易想到的数据特征。借由中心位置，我们可以知道数据的一个平均情况，如果要对新数据进行预测，那么平均情况是非常直观地选择。数据的中心位置可分为均值（Mean），中位数（Median），众数（Mode）。其中均值和中位数用于定量的数据，众数用于定性的数据。 均值：利用python编写求平均值的函数很容易得到本次样本的平均值 得到本次样本均值为109.9 中位数：113 众数：116 2.频数分析 2.1频数分布直方图 柱状图是以柱的高度来指代某种类型的频数，使用Matplotlib对成绩这一定性变量绘制柱状图的代码如下：
引言 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。
目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析 o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序 2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构 o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析
o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python： ?开源——免费安装 ?极好的在线社区 ?很容易学习 ?可以成为一种通用的语言，用于基于Web的分析产品数据科学和生产中。
实训：Python数据分析 〖实训目的〗 了解Python基本编程语法，掌握Python进行数据载入、预处理、分析和可视化的方法。 〖实训内容与步骤〗 1.在Python中导入数据 （1）读取CSV文件 CSV文件是由由逗号分割字段构成的数据记录型文件。我们可以方便地把 EXCEL中的电子表格存储为CSV文件。例如，我们有一份CSV 数据是英国近些年的降雨量统计数据，可以从以下网址找https://https://www.doczj.com/doc/cd1861650.html,/dataset/average-temperature-and-rainfall-england-and- source/3fea0f7b-5304-4f11-a809-159f4558e7da） 从EXCEL中看到的数据如下图2-53所示： 图2-53 读取CSV文件 如果这个文件被保存在以下位置： D:\data\uk_rain_2014.csv 我们可以在Python中利用Pandas库将它导入： >>>import pandas as pd >>>df = pd.read_csv('d:\\data\\uk_rain_2014.csv', header=0) 这里需要注意的是，因为windows下用于分割目录的“\”符号在Python中被用于转义符（转义符就是用来输入特殊符号的引导符号，例如\n是回车,\r是换行等），因此“\”本身在Python语言中需要通过“\\”来输入。 以上两行程序就将这个csv文件导入成pandas中的一种类型为Dataframe的对象中，并给这个对象起名为df。
为了验证我们确实导入了这个数据文件，我们可以把df的内容打印出来：>>>print df Water Year Rain (mm) Oct-Sep Outflow (m3/s) Oct-Sep Rain (mm) Dec-Feb \ 0 1980/81 1182 5408 292 1 1981/8 2 1098 5112 257 2 1982/8 3 1156 5701 330 3 1983/8 4 993 426 5 391 4 1984/8 5 1182 5364 217 5 1985/8 6 102 7 4991 304 6 1986/8 7 1151 5196 295 7 1987/88 1210 5572 343 8 1988/89 976 4330 309 9 1989/90 1130 4973 470 10 1990/91 1022 4418 305 11 1991/92 1151 4506 246 121992/93 1130 5246 308 （2）读取EXCEL文件 因为EXCEL文件本身可以方便地另存为CSV文件，所以把EXCEL文件导入Python的一种办法就是将EXCEL中的数据表另存为CSV文件，然后利用上一节的方法将CSV导入Python。 当然，Pandas也提供了直接读取EXCEL文件的方法。同样，如果相应的EXCEL 文件放在D:\data\uk_rain_2014.xlsx，我们同样可以在Python中利用Pandas库将它导入： >>>import pandas as pd >>>df = pd.read_excel('d:\\data\\uk_rain_2014.xlsx') 同样，我们也可以把df的内容打印出来作为验证。 将数据导入Python之后，我们就可以对数据进行分析了。但在数据量很大的时候，我们往往需要从数据中提取和筛选出一部分数据来进行针对性的分析。 2.数据提取和筛选 仍然针对上面导入的英国天气数据，由于数据有很多行，我们希望只看到数据的前5行： >>> df.head(5) Water Year Rain (mm) Oct-Sep Outflow (m3/s) Oct-Sep Rain (mm) Dec-Feb \
https://www.doczj.com/doc/cd1861650.html, 10分钟教你看懂K线图交易策略_光环大数据python培训 对于K线图，相信做交易的朋友都不陌生。本文作者用交单明了的语言解释了三日K线的交易原则，也分享了如何用python绘制K线图的方法和代码。 关于日本K线交易 据说日本人在十七世纪就已经运用技术分析的方法进行大米交易，一位名叫本间宗久的坂田大米贸易商发明了“蜡烛图”这一技术来分析每日市场上大米现货价格。现代K线图之父史蒂夫尼森认为，通过“蜡烛图”进行正式交易是自19世纪50年代开始的。 在本文，我们要重点解决以下两个问题： 我们从雅虎数据库中随机下载一些每日财经数据，用来绘制我们的K线图。在这个例子中，我们将绘制“标普500ETF”的每日K线图。你可以更改股票代码，比如“谷歌”、“苹果”、“微软”等，来绘制属于自己的K线图。 我们通常用“matplotlib.pyplot库”来进行数据可视化。Matplotlib也提供包括K线图在内的少部分特殊金融绘制工具，此类绘制工具可以在“matplotlib.finance子库”中找到。 我们还将运用通过“bokeh.plotting”绘制带有默认工具集和默认可视样式的接口。它运用了Python中用于现代浏览器Web做演示的交互式可视化库。 上述代码的输出如下所示：
https://www.doczj.com/doc/cd1861650.html, 我们提供的工具将帮助你记录图表走向，并通过缩放框和变焦轮将其放大或缩小。还有一个重置按钮来显示原本的实际输出，一个保存按钮让你下载浏览器中显示的图像（即缩放的图像）。 通过“三日K线”来理解K线交易策略 让我们来看一个简单的每日交易策略，通过分析过去三天的K线来预测我们在第四天是“买进”还是“卖空”。我们将在第四天结束前关闭仓位，并提前确定盈利/亏损。 在第四天“看涨”（即买入）所对应的所对应的交易条件是： 规则1：最新烛台的面积必须大于前两支烛台的面积，而不管烛台的颜色如何。 规则2：第二支烛台必须是红色的。 规则3：最近一支烛台的收盘价必须高于第二支烛台的收盘价。 规则4：你会在第四天早上交易刚开始时买入，然后在市场收盘前卖出。 在第四天“看空”（即卖出）所对应的交易情况是： 规则1：最新K线的面积必须大于前两支烛台的面积，而不管烛台的颜色如何。 规则2：第二天的烛台必须是绿色的。
python数据分析过程示例
引言 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。
目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构
o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析 o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python：
Python金融投资分析实践 课程介绍 Python是什么？ Python是现流行的一种多用途编程语言，广泛应用于各种非技术和技术领域。为什么选择Python进行金融数据分析？在大数据的时代，金融的数据处理也更多地借助与各种软件，而Python作为一个具有强大库的软件，在金融数据的分析上，也有非常重要的地位。美国银行、美林证券的“石英”项目、摩根大通的“雅典娜”项目，都使用了Python和其他既定技术来构建、改进和维护其核心IT系统，而很多对冲基金也开始大量地使用Python的功能，进行高效的金融应用程序开发与金融分析工作。 课程大纲 第一课Python是什么？为什么选择Python进行数据分析 Python的简介与环境部署；金融计量计算小例子——多种金融收益率的计算；蒙特卡罗模拟法的欧式期权价值计算 第二课如何灵活使用Python来分析数据？ Python的基本数据类型与结构介绍；Numpy数据结构的介绍与使用； Numpy中的金融函数 第三课如何使用Python展示金融数据？ Python中的二维绘图：线图、散点图、直方图、股票烛柱图等；三维曲面图 第四课如何使用Python处理时间序列？ Pandas库的基本数据结构介绍；时间序列的平滑方法；高频数据的处理 第五课我们需要补充点数学基础 回归、插值、优化问题、积分与方程求解在Python中的实现 第六课我们需要补充点统计学基础 统计描述与推断统计学在金融数据上的应用 第七课如何利用Python计算投资组合？
投资组合优化的基本理论，有效边界与资本市场线的计算 第八课主成分分析（PCA）可以对金融数据做什么？ 主成分分析技术介绍；利用PCA方法构造股票指数 第九课贝叶斯回归在金融学中的作用 贝叶斯回归的介绍；黄金投资公司与黄金开采公司的回归分析 第十课衍生品定价模型 资产定价基本定理；固定短期利率折现计算 第十一课金融模型的模拟计算 几何布朗模拟；跳跃扩散模拟；平方根扩散模拟 第十二课衍生品的价格是多少？ 欧式期权与美式期权；期权的估值 第十三课加入衍生品的投资组合 投资组合中衍生品头寸的计算 授课讲师 何翠仪，毕业于中山大学统计学专业，炼数成金专职讲师。 在炼数成金上开设了多门关于数据分析与数据挖掘相关的课程，如《大数据的统计 学基础》、《大数据的矩阵基础》《金融时间序列分析》等，也曾到不同的公司开 展R语言与数据分析的相关培训。对数据分析有深刻认识，曾与不同领域公司合作，参与到多个数据分析的项目中，如华为、广州地铁等 课程环境 Python 2.x 授课对象 对金融投资分析有兴趣，有志从事金融行业数据分析，希望探索python在金融行业应用实践的学员； 收获预期 知道如何利用Python进行金融投资分析，并可以熟练使用Python进行金融投资分 析和数据展现
python数据分析学习方法 数据分析是大数据的重要组成部分，在越来越多的工作中都扮演着重要的角色，Python可以利用各种Python库，如NumPy、pandas、matplotlib以及IPython 等，高效的解决各式各样的数据分析问题，那么该如何学习Python数据分析呢？ 大数据作为一门新兴技术，大数据系统还不完善，市场上存在的资料也很零散，只有少数大数据资深技术专家才掌握真正的大数据技术，老男孩教育徐培成老师拥有丰富的大数据实践经验，掌握大数据核心技术，大数据实战课程体系完善，能够让学员学到真本领！ 老男孩教育Python与数据分析内容： 1. Python介绍、Python环境安装、Python体验 2. Python基础、语法、数据类型、分支、循环、判断、函数 3. Python oop、多线程、io、socket、模块、包、导入控制 4. Python正则表达式、Python爬虫实现 5. 行列式基础、转置、矩阵定义、矩阵运算、逆矩阵、矩阵分解、矩阵变换、矩阵的秩 6. Python对常用矩阵算法实现 7. Python常用算法库原理与使用、numpy、pandas、sklearn 8. 数据加载、存储、格式处理 9. 数据规整化、绘图与可视化 Python与数据分析是老男孩教育大数据开发课程的一部分，除此之外，老男孩教育大数据开发课程还包括：Java、Linux、Hadoop、Hive、Avro与Protobuf、
ZooKeeper、HBase、Phoenix、Flume、SSM、Kafka、Scala、Spark、azkaban等，如此全面的知识与技能，你还在等什么？赶紧报名学习吧！
《python金融数据挖掘及其应用》课程教学大纲 课程代码： 学分：5 学时：80（其中：讲课学时：60 实践或实验学时：20 ） 先修课程：数学分析、高等代数、概率统计、金融基础知识、Python程序设计基础 适用专业：信息与计算科学 建议教材：黄恒秋主编.Python金融数据分析与挖掘实战[M]. 北京：人民邮电出版社.2019. 开课系部：数学与计算机科学学院 一、课程的性质与任务 课程性质：专业方向选修课。 课程任务：大数据时代，数据成为决策最为重要的参考之一，数据分析行业迈入了一个全新的阶段。通过学习本课程，使得学生在掌握Python科学计算、数据处理、数据可视化、挖掘建模等基本技能基础上，进一步地扩展应用到较为复杂金融数据处理及挖掘分析任务上，最后进行量化投资实战检验。本课程为Python在金融量化投资领域的具体应用，也是Python 在金融行业应用最为广泛的领域之一，从而使得学生具备一定的行业应用背景及就业技能。 二、课程的基本内容及要求 本课程教学时数为80学时，5学分；实验20学时,1.25学分。 第七章基础案例 1.课程教学内容： （1）股票价格指数周收益率和月收益率的计算； （2）上市公司净利润增长率的计算； （3）股票价、量走势图绘制； （4）股票价格移动平均线的绘制； （5）沪深300指数走势预测； （6）基于主成分聚类的上市公司盈利能力分析。 2.课程的重点、难点： （1）重点：案例的实现思路、算法及程序具体实现； （2）难点：案例的实现算法、程序实现过程中各类数据结构的相互转换。 3.课程教学要求： （1）了解案例实现的基本思路； （2）理解案例实现的具体算法及程序实现，各种数据结构的相互转换并实现程序计算； （3）掌握案例实现的具体过程，包括思路、算法、数据处理、程序计算及结果展现。 第八章综合案例一：上市公司综合评价
关于举办“Python大数据机器学习实战”高级工程师 实战培训班的通知 地点：北京--时间：12月25-12月28 一、课程学习目标 1.每个算法模块按照“原理讲解→分析数据→自己动手实现→特征与调参”的顺序。 2.“Python数据清洗和特征提取”，提升学习深度、降低学习坡度。 3.增加网络爬虫的原理和编写，从获取数据开始，重视将实践问题转换成实际模型的能力，分享工作中的实际案例或Kaggle案例：广告销量分析、环境数据异常检测和分析、数字图像手写体识别、Titanic乘客存活率预测、用户-电影推荐、真实新闻组数据主题分析、中文分词、股票数据特征分析等。 4.强化矩阵运算、概率论、数理统计的知识运用，掌握机器学习根本。 5.阐述机器学习原理，提供配套源码和数据。 6.以直观解释，增强感性理解。 7.对比不同的特征选择带来的预测效果差异。 8.重视项目实践，重视落地。思考不同算法之间的区别和联系，提高在实际工作中选择算法的能力。 9.涉及和讲解的部分Python库有：Numpy、Scipy、matplotlib、Pandas、scikit-learn、XGBoost、libSVM、LDA、Gensim、NLTK、HMMLearn。 二、课程目标 本课程特点是从数学层面推导最经典的机器学习算法，以及每种算法的示例和代码实现（Python）、如何做算法的参数调试、以实际应用案例分析各种算法的选择等。 三、培训对象 大数据分析应用开发工程师、大数据分析项目的规划咨询管理人员、大数据分析项目的IT项目高管人员、大数据分析与挖掘处理算法应用工程师、大数据分析集群运维工程师、大数据分析项目的售前和售后技术支持服务人员
智慧树知到《大数据分析的python基础》章节测试答案第一章 1、Python语言是一种高级语言。 A:对 B:错 答案: 对 2、Jupyter notebook中运行单元格的方法有哪几种？( ) A:Enter B:Shift+Enter C:Ctrl+Enter D:F5 答案: Shift+Enter,Ctrl+Enter 3、Jupyter notebook的记事本文件扩展名为：( ) A:m B:py C:pyc D:ipynb 答案: ipynb 4、Jupyter notebook 中的助手需要额外安装。 A:对 B:错 答案: 对
5、Python安装扩展库常用的是（）工具 A:setup B:update C:pip D:run 答案: pip 6、关于Python语言的注释，以下选项中描述错误的是：（） A: Python语言有两种注释方式:单行注释和多行注释 B:Python语言的单行注释以#开头 C:Python语言的单行注释以单引号开头 D:Python语言的多行注释以'''(三个单引号)开头和结尾 答案: Python语言的单行注释以单引号开头 7、以下选项中，不是pip工具进行第三方库安装的作用的是：( ) A:安装一个库 B:卸载一个已经安装的第三方库 C:列出当前系统已经安装的第三方库 D:脚本程序转变为可执行程序 答案: 脚本程序转变为可执行程序 8、安装一个库的命令格式是：( ) A:pip uninstall <拟卸载库名> B:pip -h C:pip install <拟安装库名》
D: Pip download <拟下载库名> 答案: pip install <拟安装库名》 9、标准的缩进格式是Python的语法之一。 A:对 B:错 答案: 对 10、下列导入第三库的操作中正确的是：( ) A:import numpy B:import numpy as np C:from matplotlib import pyplot D:from urllib.request import urlopen 答案: import numpy,import numpy as np,from matplotlib import pyplot,from urllib.request import urlopen 第二章 1、Python 3.6.5版本的保留字总数是：（） A:33 B:27 C:16 D:29 答案: 33 2、以下选项中，不是Python语言保留字的是：（） A:while B:except
智慧树Python数据分析与数据可视化答案第一章单元测试 1、缩进对于Python程序至关重要。 A:错 B:对 正确答案:【对】 2、在Python 3.x中不能使用汉字作为变量名。 A:对 B:错 正确答案:【错】 3、下面哪些是正确的Python标准库对象导入语句？ A:from math import B:import math.sin as sin C:from math import sin D:import math. 正确答案:【from math import *; from math import sin】 4、Python支持面向对象程序设计。 A:对 B:错 正确答案:【对】
5、下面属于Python编程语言特点的有？ A:扩展库丰富 B:代码运行效率高 C:支持命令式编程 D:支持函数式编程 正确答案:【扩展库丰富; 支持命令式编程; 支持函数式编程】 第二章单元测试 1、已知列表x = [1, 2, 1, 2, 3, 1]，那么执行x.remove(1)之后，x的值为[2, 2, 3]。A:对 B:错 正确答案:【错】 2、已知列表x = [1, 2, 3]，那么执行y = x.reverse()之后，y的值为[3, 2, 1]。 A:对 B:错 正确答案:【错】 3、Python语言中同一个集合中的元素不会重复，每个元素都是唯一的。 A:错 B:对 正确答案:【对】 4、表达式3 > 5 and math.sin(0)的值为0。
B:错 正确答案:【错】 5、表达式4 < 5 == 5的值为True。 A:错 B:对 正确答案:【对】 第三章单元测试 1、生成器表达式的计算结果是一个元组。 A:错 B:对 正确答案:【错】 2、包含列表的元组可以作为字典的“键”。 A:错 B:对 正确答案:【错】 3、列表的rindex()方法返回指定元素在列表中最后一次出现的位置。A:对 B:错 正确答案:【错】 4、Python语言中同一个集合中的元素不会重复，每个元素都是唯一的。A:错
用一张示意图表示Python变量和赋值的重点： 例如下图代码，“=”的作用就是赋值，同时Python会自动识别数据类型:整型数据 整型数据 字符串数据 字符串数据
字典使用键-值（key-value）存储，无序，具有极快的查找速度。以上面的字典为例，想要快速知道周杰伦的年龄，就可以这么写： zidian['周杰伦'] >>>'40' dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的,也就是说，"章泽天"并非是在"刘强东"的后面。 DataFrame： DataFrame可以简单理解为Excel里的表格格式。导入pandas包后，字典和列表都可以转化为DataFrame，以上面的字典为例，转化为DataFrame是这样的： import pandas as pd df=pd.DataFrame.from_dict(zidian,orient='index',columns=['age'])#注意DataFrame的D和F是大写df=df.reset_index().rename(columns={'index':'name'})#给姓名加上字段名 和excel一样，DataFrame的任何一列或任何一行都可以单独选出进行分析。 以上三种数据类型是python数据分析中用的最多的类型，基础语法到此结束，接下来就可以着手写一些函数计算数据了。
2.从Python爬虫学循环函数 掌握了以上基本语法概念，我们就足以开始学习一些有趣的函数。我们以爬虫中绕不开的遍历url为例，讲讲大家最难理解的循环函数for的用法： A.for函数 for函数是一个常见的循环函数，先从简单代码理解for函数的用途： zidian={'刘强东':'46','章泽天':'36','周杰伦':'40','昆凌':'26'} for key in zidian: print(key) >>> 刘强东 章泽天 周杰伦 昆凌 因为dict的存储不是按照list的方式顺序排列，所以，迭代出的结果顺序很可能不是每次都一样。默认情况下，dict迭代的是key。如果要迭代value，可以用for value in d.values()，如果要同时#迭代key和value，可以用for k, v in d.items() 可以看到，字典里的人名被一一打印出来了。for 函数的作用就是用于遍历数据。掌握for函数，可以说是真正入门了Python函数。 B.爬虫和循环 for函数在书写Python爬虫中经常被应用，因为爬虫经常需要遍历每一个网页，以获取信息，所以构建完整而正确的网页链接十分关键。以某票房数据网为例，他的网站信息长这样：
几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。 目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析 o Python v/s o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序
2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构 o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析 o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python：
本文由我司收集整编，推荐下载，如有疑问，请与我司联系 利用python进行数据分析 2016/09/03 0 1.ndarray对象的内部机理 ?NumPy的ndarray提供了一种将同质化数据块解释为多维数组对象的方式，ndarray如此强大的部分原因是所有数组对象都是数据块的一个跨度视图。ndarray 内部由以下内容组成： ?a.一个指向数组（一个系统内存块）的指针 ?b.数据类型或dtype ?c.一个表示数组形状的元组；例如，一个10*5的数组，其形状为（10，5） ?d.一个跨度元组，其中的整数指的是为了前进到当前维度下一个元素需要“跨度” 的字节数；如，一个3*4*5的float（8个字节）数组，其跨度为（160,40,8） ?2.NumPy数据类型体系 ?ints=np.ones(10,dtype=np.uint16)floats=np.ones(10,dtype=np.float32)print np.issubdtype(ints.dtype,np.integer)print np.issubdtype(floats.dtype,np.floating) ?结果为： ?TrueTrue ?调用dtype的mro方法即可查看其所有的父类 ?print np.float64.mro() ?结果为： ?[ type ‘numpy.float64’ , type ‘numpy.floating’ , type ‘numpy.inexact’ , type ‘numpy.number’ , type ‘numpy.generic’ , type ‘float’ , type ‘object’ ] ? ?3.高级重塑 ?假设有一个一维数组，我们希望将其重新排列为一个矩阵 ?arr=np.arange(8)print arrprint arr.reshape((4,2)) ?结果为： ?[0 1 2 3 4 5 6 7][[0 1][2 3][4 5][6 7]]
Python与大数据专业分析课件（470P） Python与大数据分析计算机信息学院Python大数据专业友情提示上课时间请勿：请将您手机改为震动避免在课室里使用手机交谈其他事宜随意进出教室请勿在室内吸烟上课时间欢迎：提问题和积极回答问题随时指出授课内容的不当之处Python与大数据分析Python基础（次课）网络爬虫（次课）期中随堂上机考试（次课）金融数据分析案例（次课）文本数据分析案例（次课）图像数据分析（次课）自我介绍刘宁宁对外经济贸易大学信息学院讲师。 专注于对图像分类(VisualObjectClassification)、文本处理(NaturalLanguageProcessing)、模式识别(PatternRecognition)等方面的研究。 com为什么大数据首选是Python呢？第一部分初识Python 第二部分基本概念变量、注释、print函数、数据类型、算术运算符、类型转换第三部分数据的容器列表、元组、字典、集合第四部分控制结构与推导式第五部分数据的读写操作第六部分错误类型和异常捕获第七部分字符编码问题处理第八部分编写函数处理数据第九部分变量作用域第十部分Python中的模块第十一部分Python中的类第十五部分Numpy基础知识第十六部分Pandas数据分析第十三部分正则表达式第十四部分日期数据的处理Python语言的诞生和发展历史Python语言的特点运行环境及安装Python语言的诞生和发展历史Python语言是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言Python语言是数据分析师的首选数据分析语言也是智能硬件的
首选语言数据分析创建复杂的Web应用程序游戏开发动画电影效果网站开发智能硬件开发Python与蟒蛇有关？GuidovanRossum于年在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的Python语言的诞生BBCMontyPythonlsquosFlyingCircus（蒙提middot派森的飞行马戏团）GuidovanRossum（人称龟叔）Python版本于年月发布。 在年月Python发布此版本没有完全兼容之前的PythonPython也因此分为了Python派系和Python派系两大阵营Python语言的发展历史TIOBEINDEX:编程语言流行程度排行榜Python语言的TIOBEINDEXPython曾在年和年两度被TIOBE排行榜评为年度编程语言现已成为了第五大流行编程语言（截至年月）Python语言的TIOBEINDEXPython语言的特点优点一：优雅、简单、明确（减少花哨、晦涩或以炫技为目的的代码）让数据分析师们摆脱了程序本身语法规则的泥潭更快的进行数据分析C语言Python语言优点二：强大的标准库完善的基础代码库覆盖了网络通信、文件处理、数据库接口、图形系统、XML处理等大量内容被形象地称为内置电池（batteriesincluded）Python使用者调包侠优点三：良好的可扩展性大量的第三方模块覆盖了科学计算、Web开发、数据接口、图形系统等众多领域开发的代码通过很好的封装也可以作为第三方模块给别人使用。 如Pandas、Numpy、Seaborn、Scikitlearn等等优点四：免费、开源缺点一：运行速度慢缺点二：加密难缺点三：缩进规则缺点四：多线程灾难Python语言的缺点Python语言与Java动态类型和静态类
python数据分析(pandas) 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。
目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析 o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序 2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构 o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析 o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工
5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python：?开源——免费安装 ?极好的在线社区 ?很容易学习 ?可以成为一种通用的语言，用于基于Web的分析产品数据科学和生产中。 不用说，它仍然有几个缺点： ?它是一种解释性的语言，而不是编译的语言，因此可能占用更多的CPU时间。然而，由于它节省了程序员的时间（由于学习的方便），它可能仍然是一个很好的选择。 Python 2.7 v/s 3.4 这是关于Python的一个最具争议的话题。你可能总是不能避免遇到，尤其是如果你是一个初学者。这里没有正确/错误的选择。它完全取决于具体情况和你的需要。我会尝试给你一些建议，以帮助你做出明智的选择。
《大数据数学基础（Python语言描 述）》教学大纲 课程名称：大数据数学基础（Python语言描述） 课程类别：必修 适用专业：大数据技术类相关专业 总学时：80学时（其中理论58学时，实验22学时） 总学分：4.0学分 一、课程的性质 随着云时代的来临，大数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理、处理以及整理海量数据，为企业经营决策提供积极的帮助。大数据分析作为一门前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略性新兴产业。在大数据的研究和应用中，数学是其坚实的理论基础，在数据处理、数据挖掘、评判分析等过程中，数学方法扮演着至关重要的角色。本课程致力于大数据分析技术的基础数学知识传播，以期通过理论结合实践的方式，运用相关数学知识解决一些实际问题。 二、课程的任务 通过本课程的学习，使学生学会使用Python进行数据微积分、线性代数、统计学、数值计算的相关计算，以及数据分析过程中常用到的数学方法，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。 三、课程学时分配
四、教学内容及学时安排 1.理论教学
2.实验教学
五、考核方式 突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。课程考核的成绩构成= 平时作业（10%）+ 课堂参与（20%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念，微积分、线性代数、统计学、数值计算的相关计算，以及多元统计分析中与数据分析相关的方法，题型可采用判断题、选择、应用题等方式。 六、教材与参考资料 1.教材 大数据数学基础（Python语言描述） 2.参考资料 Python编程基础 Python数据分析与应用
2019年第4期 安徽电子信息职业技术学院学报 No.4 2019第 18 卷（总第 103 期）J0URNAL0FANHU1 VOCATIONAL COLLECT OF ELECTRONICS & INFORMATION TECHNOLOCY General No. 103 Vol. 18［文章编号］1671-802X （2019）04-0006-04 基于Python+Echarts 的大数据可视化系统的设计与实现 陈俊生，彭莉芬 （安徽电子信息职业技术学院，安徽蚌埠233000） 摘 要：基于Python+Echarts 的大数据可视化系统采用B/S 架构，借助于Python 强大的数据获取和 处理技术实现了区域网络餐饮数据的采集、清洗、整理及分析计算工作并推送至MySQL 数据库中。后台 采用基于Python 的Flask 框架实现数据接口功能，前端综合运用了 HTML 、CSS 、JavaScript 等，并结合 Echarts 数据可视化组件，实现了数据到可视化图表的转换。系统可以为决策者提供科学化的决策辅助。 关键词：数据可视化；Python ; Flask; Echarts 中图分类号：TP311.52 文献标识码：A Design and Implementation of Large Data Visualization System Based on Python+Echarts Chen Junsheng , Peng Lifen (Anhui Vocational College of Electronics and Information Technology, Bengbu 233000, China)Abstract: The large data visualization system based on Python+Echarts adopts B/S architecture. With the help of Python's powerful data acquisition and processing technology, the collection, cleaning, sorting, analysis and calculation of regional network catering data are realized and pushed to MySQL database. In the background, Flask framework based on Python is used to realize data interface function. The front-end integrates HTML, CSS, JavaScript, etc. and combines Echarts data visualization component to realize the conversion of data to visual charts.The system can provide scientific decision support for decision makers.Key words: Data visualization ； Python ； Flask; Echarts —、引言随着电子商务技术的发展及生活节奏的加快, 很多餐饮企业陆续推出了网上订餐及外卖服务。 为了招揽更多的顾客，各大主流团购或网上订餐 网站都对上线的商家及菜品提供了相应的销售、 用户评价和评分数据，但是在实际推广过程中由 于商业利益的驱使，有些推广显得商业味比较重， 不能做到实事求是，甚至还包含虚假推广的成分， 这些都可能在消费者进行决策时对其造成不同程 度的误导。此时消费者想要做出正确的决策需要 耗费大量的时间和精力对网站提供的大量数据进 行分析与归纳。大数据技术。*收稿日期：2019-06-27 作者简介：陈俊生（1982-）,男，安徽六安人，讲师，研究方向：基金项目：2018年度安徽高校自然科学研究重点项目（KJ2018A0781） ； 2017年安徽电子信息职业技术学院自然科学研究项目 （ADZX1703） Q 2019820 XUEBAO