python数据可视化分析报告,数据分析与可视化python

如何使用python数据特征分析与可视化

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如何评价利用python制作数据采集，计算，可视化界面1、为什么用Python做数据分析首先因为Python可以轻松地集成C、C++、Fortran代码，一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高效。

并且Python与Ruby都有大量的Web框架，因此用于网站的建设，另一方面个人觉得因为Python作为解释性语言相对编译型语言更为简单，可以通过简单的脚本处理大量的数据。

而组织内部统一使用的语言将大大提高工作效率。

2、为什么用R做数据分析R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面（主要用在金融分析与趋势预测）无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用；相比python在这方面贫乏不少。

另外R语言具有强大的可视化功能，一个散点图箱线图可以用一条程序搞定，相比Excel更加简单。

在使用环境方面，SAS在企业、政府及军事机构使用较多，因其权威认证；SPSS、R大多用于科研机构，企业级应用方面已有大量的商业化R软件，同时可结合（具体怎么结合，尚未搞明白）Hadoop进行数据挖掘。

Python中数据可视化经典库有哪些？

Python有很多经典的数据可视化库，比较经典的数据可视化库有下面几个爱发猫 www.aifamao.com。matplotlib是Python编程语言及其数值数学扩展包NumPy的可视化操作界面。

它利用通用的图形用户界面工具包，如Tkinter,wxPython,Qt或GTK+，向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口。

pyplot是matplotlib的一个模块，它提供了一个类似MATLAB的接口。matplotlib被设计得用起来像MATLAB，具有使用Python的能力。

优点：绘图质量高，可绘制出版物质量级别的图形。

代码够简单，易于理解和扩展，使绘图变得轻松，通过Matplotlib可以很轻松地画一些或简单或复杂的图形，几行代码即可生成直方图、条形图、散点图、密度图等等，最重要的是免费和开源。

pandasPandas是一个开放源码、BSD许可的库，提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas广泛应用在学术、金融、统计学等各个数据分析领域。

需要说明的是它不是“熊猫”，名字衍生自术语"paneldata"（面板数据）和"Pythondataanalysis"（Python数据分析）。

优点：是Python的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观的处理关系型、标记型数据。对于数据分析专业人士，它是数据分析及可视化的利器。

seabornSeaborn是基于matplotlib的图形可视化python包。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。

它是基于matplotlib更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图，应该把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物，它能高度兼容numpy与pandas数据结构以及scipy与statsmodels等统计模式。

优点：matplotlib高度封装，代码量少，图表漂亮。比起matplotlib具有更美观、更现代的调色板设计等优点。scikit-plot这是一个跟机器学习有效结合的绘图库。

想要深入学习的小伙伴参见其github仓库，这里不再赘述了。

优点：Scikit-Plot是由ReiichiroNakano创建的用在机器学习的可视化工具，能最快速简洁的画出用Matplotlib要写很多行语句才能画出的图。

关键是对于机器学习相关可视化处理，该库有较好的支持。Networkxnetworkx是Python的一个包，用于构建和操作复杂的图结构，提供分析图的算法。

图是由顶点、边和可选的属性构成的数据结构，顶点表示数据，边是由两个顶点唯一确定的，表示两个顶点之间的关系。顶点和边也可以拥有更多的属性，以存储更多的信息。

优点：用于创建、操纵和研究复杂网络的结构、以及学习复杂网络的结构、功能及其动力学。上面是我的回答，希望对您有所帮助！

如何快速上手使用Python进行金融数据分析

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事实上在现在，这已经不是一个问题了。Python已成为国内很多顶级投行、基金、咨询等泛金融、商科领域的必备技能。

中金公司、银河证券、南方基金、银华基金在招聘分析师岗位时，纷纷要求熟练掌握Python数据分析技能。

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数据分析员用python做数据分析是怎么回事，需要用到python中的那些内容，具体是怎么操作的?

最近，AnalysiswithProgramming加入了PlanetPython。我这里来分享一下如何通过Python来开始数据分析。

具体内容如下：数据导入导入本地的或者web端的CSV文件；数据变换；数据统计描述；假设检验单样本t检验；可视化；创建自定义函数。数据导入1这是很关键的一步，为了后续的分析我们首先需要导入数据。

通常来说，数据是CSV格式，就算不是，至少也可以转换成CSV格式。

在Python中，我们的操作如下：importpandasaspd#Readingdatalocallydf=pd.read_csv('')#Readingdatafromwebdata_url=""df=pd.read_csv(data_url)为了读取本地CSV文件，我们需要pandas这个数据分析库中的相应模块。

其中的read_csv函数能够读取本地和web数据。END数据变换1既然在工作空间有了数据，接下来就是数据变换。统计学家和科学家们通常会在这一步移除分析中的非必要数据。

我们先看看数据（下图）对R语言程序员来说，上述操作等价于通过print(head(df))来打印数据的前6行，以及通过print(tail(df))来打印数据的后6行。

当然Python中，默认打印是5行，而R则是6行。

因此R的代码head(df,n=10)，在Python中就是(n=10)，打印数据尾部也是同样道理请点击输入图片描述2在R语言中，数据列和行的名字通过colnames和rownames来分别进行提取。

在Python中，我们则使用columns和index属性来提取，如下：#Extractingcolumnnamesprintdf.columns#OUTPUTIndex([u'Abra',u'Apayao',u'Benguet',u'Ifugao',u'Kalinga'],dtype='object')#Extractingrownamesortheindexprintdf.index#OUTPUTInt64Index([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74,75,76,77,78],dtype='int64')3数据转置使用T方法，#Transposedataprintdf.T#OUTPUT0   1  2   3  4   5  6   7  8   9Abra   1243 4158 1787 17152 1266 5576 927 21540 1039 5424Apayao  2934 9235 1922 14501 2385 7452 1099 17038 1382 10588Benguet  148 4287 1955 3536 2530  771 2796 2463 2592 1064Ifugao  3300 8063 1074 19607 3315 13134 5134 14226 6842 13828Kalinga 10553 35257 4544 31687 8520 28252 3106 36238 4973 40140...   69  70  71  72  73  74  75  76  77Abra  ...  12763 2470 59094 6209 13316 2505 60303 6311 13345Apayao ...  37625 19532 35126 6335 38613 20878 40065 6756 38902Benguet ...  2354 4045 5987 3530 2585 3519 7062 3561 2583Ifugao ...  9838 17125 18940 15560 7746 19737 19422 15910 11096Kalinga ...  65782 15279 52437 24385 66148 16513 61808 23349 6866378Abra   2623Apayao 18264Benguet 3745Ifugao 16787Kalinga 16900Othertransformationssuchassortcanbedoneusingsortattribute.Nowlet'sextractaspecificcolumn.InPython,wedoitusingeitherilocorixattributes,butixismorerobustandthusIpreferit.Assumingwewanttheheadofthefirstcolumnofthedata,wehave4其他变换，例如排序就是用sort属性。

现在我们提取特定的某列数据。Python中，可以使用iloc或者ix属性。但是我更喜欢用ix，因为它更稳定一些。

假设我们需数据第一列的前5行，我们有：print[:,0].head()#OUTPUT0  12431  41582  17873  171524  1266Name:Abra,dtype:int645顺便提一下，Python的索引是从0开始而非1。

为了取出从11到20行的前3列数据，我们有print[10:20,0:3]#OUTPUTAbra Apayao Benguet10  981  1311  256011 27366 15093  303912 1100  1701  238213 7212 11001  108814 1048  1427  284715 25679 15661  294216 1055  2191  211917 5437  6461   73418 1029  1183  230219 23710 12222  259820 1091  2343  2654上述命令相当于[10:20,['Abra','Apayao','Benguet']]。

6为了舍弃数据中的列，这里是列1(Apayao)和列2(Benguet)，我们使用drop属性，如下：print(df.columns[[1,2]],axis=1).head()#OUTPUTAbra Ifugao Kalinga0 1243  3300  105531 4158  8063  352572 1787  1074  45443 17152 19607  316874 1266  3315  8520axis 参数告诉函数到底舍弃列还是行。

如果axis等于0，那么就舍弃行。

END统计描述1下一步就是通过describe属性，对数据的统计特性进行描述：printdf.describe()#OUTPUTAbra    Apayao   Benguet    Ifugao   Kalingacount  79.000000  79.000000  79.000000  79.000000  79.000000mean 12874.379747 16860.645570 3237.392405 12414.620253 30446.417722std  16746.466945 15448.153794 1588.536429 5034.282019 22245.707692min   927.000000  401.000000 148.000000 1074.000000 2346.00000025%  1524.000000 3435.500000 2328.000000 8205.000000 8601.50000050%  5790.000000 10588.000000 3202.000000 13044.000000 24494.00000075%  13330.500000 33289.000000 3918.500000 16099.500000 52510.500000max  60303.000000 54625.000000 8813.000000 21031.000000 68663.000000END假设检验1Python有一个很好的统计推断包。

那就是scipy里面的stats。ttest_1samp实现了单样本t检验。

因此，如果我们想检验数据Abra列的稻谷产量均值，通过零假设，这里我们假定总体稻谷产量均值为15000，我们有：fromscipyimportstatsasss#Performonesamplet-testusing1500asthetruemeanprintss.ttest_1samp(a=[:,'Abra'],popmean=15000)#OUTPUT(-1.呵呵99586,0.26270472069109496)返回下述值组成的元祖：t:浮点或数组类型t统计量prob:浮点或数组类型two-tailedp-value双侧概率值2通过上面的输出，看到p值是0.267远大于α等于0.05，因此没有充分的证据说平均稻谷产量不是150000。

将这个检验应用到所有的变量，同样假设均值为15000，我们有：printss.ttest_1samp(a=df,popmean=15000)#OUTPUT(array([-1.12817385, 1.07053437,-65.81425599, -4.564575 , 6.17156198]),array([ 2.62704721e-01, 2.87680340e-01, 4.15643528e-70,1.83764399e-05, 2.82461897e-08]))第一个数组是t统计量，第二个数组则是相应的p值END可视化1Python中有许多可视化模块，最流行的当属matpalotlib库。

稍加提及，我们也可选择bokeh和seaborn模块。之前的博文中，我已经说明了matplotlib库中的盒须图模块功能。

请点击输入图片描述2#Importthemoduleforplottingimportmatplotlib.pyplotasplt((kind='box'))现在，我们可以用pandas模块中集成R的ggplot主题来美化图表。

要使用ggplot，我们只需要在上述代码中多加一行，importmatplotlib.pyplotaspltpd.options.display.mpl_style='default'#Setstheplottingdisplaythemetoggplot2(kind='box')3这样我们就得到如下图表：请点击输入图片描述4比matplotlib.pyplot主题简洁太多。

但是在本文中，我更愿意引入seaborn模块，该模块是一个统计数据可视化库。

因此我们有：#Importtheseabornlibraryimportseabornassns#Dotheboxplot(sns.boxplot(df,widths=0.5,color="pastel"))请点击输入图片描述5多性感的盒式图，继续往下看。

请点击输入图片描述6(sns.violinplot(df,widths=0.5,color="pastel"))请点击输入图片描述7(sns.distplot([:,2],rug=True,bins=15))请点击输入图片描述8withsns.axes_style("white"):(sns.jointplot([:,1],[:,2],kind="kde"))请点击输入图片描述9(sns.lmplot("Benguet","Ifugao",df))END创建自定义函数在Python中，我们使用def函数来实现一个自定义函数。

例如，如果我们要定义一个两数相加的函数，如下即可：defadd_2int(x,y):returnx+yprintadd_2int(2,2)#OUTPUT4顺便说一下，Python中的缩进是很重要的。

通过缩进来定义函数作用域，就像在R语言中使用大括号{…}一样。

这有一个我们之前博文的例子：产生10个正态分布样本，其中和基于95%的置信度，计算和 ;重复100次;然后计算出置信区间包含真实均值的百分比Python中，程序如下：importnumpyasnpimportscipy.statsasssdefcase(n=10,mu=3,sigma=(5),p=0.025,rep=100):m=np.zeros((rep,4))foriinrange(rep):norm=np.random.normal(loc=mu,scale=sigma,size=n)xbar=(norm)low=xbar-(q=1-p)*(sigma/(n))up=xbar+(q=1-p)*(sigma/(n))if(mu>low)&(mu

下面针对上述代码进行了改进，这多亏了 Python专家importnumpyasnpimportscipy.statsasssdefcase2(n=10,mu=3,sigma=(5),p=0.025,rep=100):scaled_crit=(q=1-p)*(sigma/(n))norm=np.random.normal(loc=mu,scale=sigma,size=(rep,n))xbar=(1)low=xbar-scaled_critup=xbar+scaled_critrem=(mu>low)&(mu

Python培训完能够做数据分析类的工作吗？

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得看你培训Python的哪一部分内容Python工作主要几大块1数据分析，这个是Python最主要的方向，也是比较难的方向2web，这个是大众方向，所有语言都可以做，3数据采集与数据清洗，这种工作就是低端的数据分析，但是烧脑程度低。

Python和金融分析的关系？量化交易内容深度？

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python如何做数据分析

用Python做数据分析，大致流程如下：1、数据获取可以通过SQL查询语句来获取数据库中想要数据。

Python已经具有连接sqlserver、mysql、orcale等主流数据库的接口包，比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。

2、数据存储企业当中的数据存储，通过通过数据库如Mysql来存储与管理，对于非结构化数据的存储可以使用MongoDB等。

对于使用Python进行网络抓取的数据，我们也可以使用pymysql包快速地将其存储到Mysql中去。

3、数据预处理/数据清洗大多数情况下，原始数据是存在格式不一致，存在异常值、缺失值等问题的，而不同项目数据预处理步骤的方法也不一样。

Python做数据清洗，可以使用Numpy和Pandas这两个工具库。

4、数据建模与分析常见的数据挖掘模型有：分类、聚类、回归等，这些常见的算法模型，Python也有Scikit-learn和Tensorflow工具库来支持。

5、数据可视化分析在数据可视化方面，Python有Matplotlib、Seaborn、Pyecharts等工具库可用。

如何用Python做金融数据分析

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请问怎么学习Python？

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这里整理了一份Python开发的学习路线，可按照这份大纲来安排学习计划~第一阶段：专业核心基础阶段目标：1.熟练掌握Python的开发环境与编程核心知识2.熟练运用Python面向对象知识进行程序开发3.对Python的核心库和组件有深入理解4.熟练应用SQL语句进行数据库常用操作5.熟练运用Linux操作系统命令及环境配置6.熟练使用MySQL，掌握数据库高级操作7.能综合运用所学知识完成项目知识点：Python编程基础、Python面向对象、Python高级进阶、MySQL数据库、Linux操作系统。

1、Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。

2、Python面向对象，核心对象，异常处理，多线程，网络编程，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。

3、类的原理，MetaClass，下划线的特殊方法，递归，魔术方法，反射，迭代器，装饰器，UnitTest，Mock。深入理解面向对象底层原理，掌握Python开发高级进阶技术，理解单元测试技术。

4、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，PDBC，深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。

为Python后台开发打下坚实基础。

5、Linux安装配置，文件目录操作，VI命令，管理，用户与权限，环境配置，Docker，Shell编程Linux作为一个主流的服务器操作系统，是每一个开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。

第二阶段：PythonWEB开发阶段目标：1.熟练掌握Web前端开发技术，HTML，CSS，JavaScript及前端框架2.深入理解Web系统中的前后端交互过程与通信协议3.熟练运用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系统开发4.深入理解网络协议，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知识5.能够运用所学知识开发一个MiniWeb框架，掌握框架实现原理6.使用Web开发框架实现贯穿项目知识点：Web前端编程、Web前端高级、Django开发框架、Flask开发框架、Web开发项目实战。

1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，JavaScript，JQuery与Bootstrap掌握前端开发技术，掌握JQuery与BootStrap前端开发框架，完成页面布局与美化。

2、前端开发框架Vue，JSON数据，网络通信协议，Web服务器与前端交互熟练使用Vue框架，深入理解HTTP网络协议，熟练使用Swagger，AJAX技术实现前后端交互。

3、自定义Web开发框架，Django框架的基本使用，Model属性及后端配置，Cookie与Session，模板Templates，ORM数据模型，Redis二级缓存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技术，开发完整的WEB系统和框架。

4、Flask安装配置，App对象的初始化和配置，视图函数的路由，Request对象，Abort函数，自定义错误，视图函数的返回值，Flask上下文和请求钩子，模板，数据库扩展包Flask-Sqlalchemy，数据库迁移扩展包Flask-Migrate，邮件扩展包Flask-Mail。

掌握Flask框架的常用API，与Django框架的异同，并能独立开发完整的WEB系统开发。

第三阶段：爬虫与数据分析阶段目标：1.熟练掌握爬虫运行原理及常见网络抓包工具使用，能够对HTTP及HTTPS协议进行抓包分析2.熟练掌握各种常见的网页结构解析库对抓取结果进行解析和提取3.熟练掌握各种常见反爬机制及应对策略，能够针对常见的反爬措施进行处理4.熟练使用商业爬虫框架Scrapy编写大型网络爬虫进行分布式内容爬取5.熟练掌握数据分析相关概念及工作流程6.熟练掌握主流数据分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用7.熟练掌握数据清洗、整理、格式转换、数据分析报告编写8.能够综合利用爬虫爬取豆瓣网电影评论数据并完成数据分析全流程项目实战知识点：网络爬虫开发、数据分析之Numpy、数据分析之Pandas。

1、爬虫页面爬取原理、爬取流程、页面解析工具LXML，Beautifulfoup，正则表达式，代理池编写和架构、常见反爬措施及解决方案、爬虫框架结构、商业爬虫框架Scrapy，基于对爬虫爬取原理、网站数据爬取流程及网络协议的分析和了解，掌握网页解析工具的使用，能够灵活应对大部分网站的反爬策略，具备独立完成爬虫框架的编写能力和熟练应用大型商业爬虫框架编写分布式爬虫的能力。

2、Numpy中的ndarray数据结构特点、numpy所支持的数据类型、自带的数组创建方法、算术运算符、矩阵积、自增和自减、通用函数和聚合函数、切片索引、ndarray的向量化和广播机制，熟悉数据分析三大利器之一Numpy的常见使用，熟悉ndarray数据结构的特点和常见操作，掌握针对不同维度的ndarray数组的分片、索引、矩阵运算等操作。

3、Pandas里面的三大数据结构，包括Dataframe、Series和Index对象的基本概念和使用，索引对象的更换及删除索引、算术和数据对齐方法，数据清洗和数据规整、结构转换，熟悉数据分析三大利器之一Pandas的常见使用，熟悉Pandas中三大数据对象的使用方法，能够使用Pandas完成数据分析中最重要的数据清洗、格式转换和数据规整工作、Pandas对文件的读取和操作方法。

4、matplotlib三层结构体系、各种常见图表类型折线图、柱状图、堆积柱状图、饼图的绘制、图例、文本、标线的添加、可视化文件的保存，熟悉数据分析三大利器之一Matplotlib的常见使用，熟悉Matplotlib的三层结构，能够熟练使用Matplotlib绘制各种常见的数据分析图表。

能够综合利用课程中所讲的各种数据分析和可视化工具完成股票市场数据分析和预测、共享单车用户群里数据分析、全球幸福指数数据分析等项目的全程实战。

第四阶段：机器学习与人工智能阶段目标：1.理解机器学习相关的基本概念及系统处理流程2.能够熟练应用各种常见的机器学习模型解决监督学习和非监督学习训练和测试问题，解决回归、分类问题3.熟练掌握常见的分类算法和回归算法模型，如KNN、决策树、随机森林、K-Means等4.掌握卷积神经网络对图像识别、自然语言识别问题的处理方式，熟悉深度学习框架TF里面的张量、会话、梯度优化模型等5.掌握深度学习卷积神经网络运行机制，能够自定义卷积层、池化层、FC层完成图像识别、手写字体识别、验证码识别等常规深度学习实战项目知识点：1、机器学习常见算法、sklearn数据集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、归一化、标准化、数据主成分分析PCA、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归及逻辑回归模型和算法。

熟悉机器学习相关基础概念，熟练掌握机器学习基本工作流程，熟悉特征工程、能够使用各种常见机器学习算法模型解决分类、回归、聚类等问题。

2、Tensorflow相关的基本概念，TF数据流图、会话、张量、tensorboard可视化、张量修改、TF文件读取、tensorflowplayround使用、神经网络结构、卷积计算、激活函数计算、池化层设计，掌握机器学习和深度学习之前的区别和练习，熟练掌握深度学习基本工作流程，熟练掌握神经网络的结构层次及特点，掌握张量、图结构、OP对象等的使用，熟悉输入层、卷积层、池化层和全连接层的设计，完成验证码识别、图像识别、手写输入识别等常见深度学习项目全程实战。