众文网1.如何利用python进行数据分析
近年来分析学在数据、网络、金融等领域获得了突出的地位。应用各种软件组合起来进行数据收集，数据管理，以及数据分析，得出的结论用作商业决策，业务需求分析等等。分析学用于研究一个产品的市场效应，银行的贷款决定，这些都只是分析学的冰山一角。它在大数据，安全，数字和软件分析等领域有很深远的影响，下面是Python在分析学中的主要作用的一个延续：
在这个信息过载的世界，只有那些可以利用解析数据的优势来得出见解的人会获益。Python对于大数据的解释和分析具有很重要的作用。分析公司开发的很多工具都是基于Python来约束大数据块。分析师们会发现Python并不难学，它是一个强有力的数据管理和业务支持的媒介。
使用单一的语言来处理数据有它的好处。如果你以前曾经使用过C++或者Java，那么对你来说，Python应该很简单。数据分析可以使用Python实现，有足够的Python库来支持数据分析。 Pandas是一个很好的数据分析工具，因为它的工具和结构很容易被用户掌握。对于大数据来说它无疑是一个最合适的选择。即使是在数据科学领域，Python也因为它的“开发人员友好性”而使其他语言相形见绌。一个数据科学家熟悉Python的可能性要比熟悉其他语言的可能性高得多。
除了Python在数据分析中那些很明显的优点（易学，大量的在线社区等等）之外，在数据科学中的广泛使用，以及我们今天看到的大多数基于网络的分析，是Python在数据分析领域得以广泛传播的主要原因。
不论是金融衍生品还时大数据分析，Python都发挥了重要的作用。就前者而言，Python能够很好地和其它系统，软件工具以及数据流结合在一起，当然也包括R。用Python来对大数据做图表效果更好，它在速度和帮助方面也一样可靠。有些公司使用Python进行预测分析和统计分析。
2.如何利用python进行数据分析
1. 运算优先级
括号、指数、乘、除、加、减
2
如果你使用了非 ASCII 字符而且碰到了编码错误，记得在最顶端加一行 # -- coding: utf-8 --
3. Python格式化字符
使用更多的格式化字符。例如 %r 就是是非常有用的一个，它的含义是“不管什么都打印出来”。
%s -- string
%% 百分号标记 #就是输出一个%
%c 字符及其ASCII码
%s 字符串
%d 有符号整数（十进制）
%u 无符号整数（十进制）
%o 无符号整数（八进制）
%x 无符号整数（十六进制）
%X 无符号整数（十六进制大写字符）
%e 浮点数字（科学计数法）
%E 浮点数字（科学计数法，用E代替e）
%f 浮点数字（用小数点符号）
%g 浮点数字（根据值的大小采用%e或%f）
%G 浮点数字（类似于%g）
%p 指针（用十六进制打印值的内存地址）
%n 存储输出字符的数量放进参数列表的下一个变量中
%c 转换成字符（ASCII 码值，或者长度为一的字符串）
%r 优先用repr（)函数进行字符串转换（Python2.0新增）
%s 优先用str（)函数进行字符串转换
%d / %i 转成有符号十进制数
%u 转成无符号十进制数
%o 转成无符号八进制数
%x / %X (Unsigned)转成无符号十六进制数（x / X 代表转换后的十六进制字符的大小写）
%e / %E 转成科学计数法（e / E控制输出e / E）
%f / %F 转成浮点数（小数部分自然截断）
%g / %G : %e和%f / %E和%F 的简写
%% 输出%
辅助符号 说明
* 定义宽度或者小数点精度
- 用做左对齐
+ 在正数前面显示加号（+）
在正数前面显示空格
# 在八进制数前面显示零（0），在十六进制前面显示“0x”或者“0X”（取决于用的是“x”还是“X”）
0 显示的数字前面填充“0”而不是默认的空格
m.n m 是显示的最小总宽度，n 是小数点后的位数（如果可用的话）
3.如何利用python进行数据分析
1. 运算优先级括号、指数、乘、除、加、减2如果你使用了非 ASCII 字符而且碰到了编码错误，记得在最顶端加一行 # -- coding: utf-8 --3. Python格式化字符使用更多的格式化字符。
例如 %r 就是是非常有用的一个，它的含义是“不管什么都打印出来”。%s -- string%% 百分号标记 #就是输出一个%%c 字符及其ASCII码%s 字符串%d 有符号整数（十进制）%u 无符号整数（十进制）%o 无符号整数（八进制）%x 无符号整数（十六进制）%X 无符号整数（十六进制大写字符）%e 浮点数字（科学计数法）%E 浮点数字（科学计数法，用E代替e）%f 浮点数字（用小数点符号）%g 浮点数字（根据值的大小采用%e或%f）%G 浮点数字（类似于%g）%p 指针（用十六进制打印值的内存地址）%n 存储输出字符的数量放进参数列表的下一个变量中%c 转换成字符（ASCII 码值，或者长度为一的字符串）%r 优先用repr（)函数进行字符串转换（Python2.0新增）%s 优先用str（)函数进行字符串转换%d / %i 转成有符号十进制数%u 转成无符号十进制数%o 转成无符号八进制数%x / %X (Unsigned)转成无符号十六进制数（x / X 代表转换后的十六进制字符的大小写）%e / %E 转成科学计数法（e / E控制输出e / E）%f / %F 转成浮点数（小数部分自然截断）%g / %G : %e和%f / %E和%F 的简写%% 输出%辅助符号 说明* 定义宽度或者小数点精度- 用做左对齐+ 在正数前面显示加号（+）
4.python数据分析需要学习哪些内容
1.统计基础理工科的学生在本科阶段学习过概率论与数理统计，单从做数据分析的角度已经够用。
其他方面，可以根据需要查看相关书籍，随时进行查漏补缺即可。个人推荐《深入浅出统计学》，可以让统计理论的学习有趣又自然。
2.数据库知识关系型数据库很重要。在学习数据分析的初期甚至很长一段时间，你接触到的数据都存储在关系型数据库中，需要学习SQL语言进行数据查询。
关于SQL语言，强力推荐《SQL必知必会》，整本书通俗易懂，是学习SQL语言的不二之选。学习数据库的本质就是在学习一种与数据打交道的逻辑思维与能力。
编程中的很多思想都和关系型数据库、SQL相通，比如：SQL中对data进行group by的操作，这个在Excel里类似于透视表，在Python/R中也有相应的group function去处理数据。甚至在以后的进阶过程，你会接触到分布式数据库和所对应的no-SQL语句。
3.编程能力Excel。 透视表（Pivot Table）是做数据分析的必备技能。
透视表可以帮你迅速汇总数据，看到各类型数据的直观特征就像是让你站在更高的视角看待数据。作为进阶，Excel自带的函数、各种插件，以及VBA也是很好的工具。
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