Python基础与大数据应用 第九章 数据分析基础
Python大数据处理与分析实战指南
Python大数据处理与分析实战指南第一章：引言随着大数据时代来临，数据处理与分析成为了各行业中的热门话题。
Python作为一种简洁而强大的编程语言，被广泛应用于大数据领域。
本指南将带领读者从零开始，掌握Python在大数据处理与分析中的实战技巧。
第二章：Python基础知识回顾在开始实战之前，我们先回顾一些Python的基础知识。
本章将介绍Python的数据类型、函数、条件语句以及循环结构等基本概念，为读者打下坚实的基础。
第三章：Python与数据获取数据获取是大数据处理与分析的第一步。
本章将介绍Python在数据获取方面的常用库和技巧，如网络爬虫、API调用等。
同时，我们还会介绍一些常见的数据获取场景，并给出相应的解决方案。
第四章：数据预处理与清洗在进行数据分析之前，数据预处理与清洗是必不可少的环节。
本章将介绍Python在数据预处理与清洗方面的一些常见技术，如数据去重、缺失值处理、异常值检测等。
此外，我们还会介绍一些常用的数据预处理工具和库。
第五章：数据可视化数据可视化是数据分析中非常重要的一环。
本章将介绍Python 在数据可视化方面的一些常用工具和库，如Matplotlib、Seaborn 等。
我们将学习如何使用这些工具来展示数据、发现数据中的规律，并给出相应的案例分析。
第六章：统计分析与机器学习统计分析与机器学习是数据分析的核心内容之一。
本章将介绍Python在统计分析与机器学习方面的一些常用库和算法，如NumPy、scikit-learn等。
我们将学习如何使用这些工具来进行数据分析、建立模型，并给出相应的实例分析。
第七章：大数据处理工具与技术对于大规模的数据处理与分析，Python需要借助一些大数据处理工具与技术来提高效率。
本章将介绍Python在大数据处理方面的一些常用工具和技术，如Hadoop、Spark等。
我们将学习如何使用这些工具来处理大规模的数据，并给出相应的实战案例。
第八章：实战项目：航班数据分析本章将以航班数据分析为例，展示Python在大数据处理与分析中的实战技巧。
Python基础与大数据应用-教案
《Python基础与大数据应用》教学指导第1章Python环境搭建【课程结构】总课时：4 （理论2 + 实践2）【教学目标】⏹了解Python的发展情况⏹熟悉Python的官网内容，会下载Python的安装程序⏹会使用Linux的基本操作命令安装Python3.7⏹理解Python的交互模式，会在交互模式下编写简单的程序⏹了解iPython和Pycharm的功能，并基本会安装和使用【重点与难点】重点：⏹Linux环境下安装Python3.7⏹Python交互模式的使用难点：⏹Linux环境下Python3.7、iPython、PyCharm的安装【教学步骤】主题一：课程导入自我介绍与互动。
这次课是本课程的第一次课，教师可以先进行自我介绍并与学生互动。
根据需要，简要介绍课程学习要求。
主题二：Python简介———版本、发展现状和趋势幻灯片4、5：重点是Python2.X和Python3.X的区别。
主题三：Python的安装重点介绍Linux环境下Python3.7的安装。
幻灯片6：Linux环境下Python3.7的下载（重点）。
幻灯片7：Windows环境下Python3.7的下载。
幻灯片9、10：Linux环境下Python3.7的安装与测试（重点与难点）。
幻灯片11：Windows环境下Python3.7的安装与测试。
主题四：Python交互模式的使用幻灯片12：（1）【Python】和【Python3】命令的区别；（2）简单表达式、print()函数语句的使用。
主题五：iPython和PyCharm的安装幻灯片15、16：（1）iPython的两种安装方法介绍；（2）iPython的使用。
幻灯片17--21：（1）PyCharm的概要介绍；（2）PyCharm版本的介绍；（3）PyCharm的下载与安装；（4）PyCharm的项目创建、Python脚本文件的创建与运行；（5）PyCharm项目的设置。
Python大数据基础与实战(第9章 文件操作)
参数的说明如下： ➢ filename：要访问的文件名称。 ➢ mode：指定打开文件后的处理方式：只读，写入，追加等。所有可能取值
9.1 文件的打开和关闭
上下文管理器with语句的用法如下： with open(filename,mode,encoding) as fp: 使用with语句的好处： ➢ 使用with自动关闭资源，可以在代码块执行完毕后还原进入该代码块时 的现场。
➢ 不论何种原因跳出with块，不论是否发生异常，总能保证文件被正确关 闭，资源被正确释放。
9.2 文本文件的读写
f p= open("test.txt", "w")
#以只写方式打开文本文件
fp.write("My name is Guido van Rossum!\n")
fp.write("I invented the Python programming language!\n")
fp.write("I love Python!\n")
9.2
文本文件的读写
9.2 文本文件的读写
9.2.1 写文件 1. write() write(s) 方法用于向一个打开的文件中写入指定的字符串。在文件关闭前或缓 冲区刷新前，字符串内容存储在缓冲区中，这时在文件中是看不到写入的内容的。 需要重点注意的是，write()方法不会在字符串的结尾添加换行符“\n”。 write()方法语法格式如下： fileObject.write(str ) 参数str：要写入文件的字符串。 返回值：返回的是写入的字符长度。 在操作文件时，每调用一次write()方法，写入的数据就会追加到文件末尾。
Python入门教程数据分析与处理
Python入门教程数据分析与处理Python是一种高级编程语言，具有简洁、易读、易学的特点。
它广泛应用于数据处理和分析领域。
本篇文章将为您介绍Python的入门教程，重点聚焦于数据分析与处理的应用。
一、Python的基础知识Python的入门教程首先需要了解其基础知识。
Python使用语法简洁明了，非常适合初学者。
以下是Python的基本知识点：1. 数据类型：Python支持各种数据类型，包括整数、浮点数、字符串和布尔值等。
了解每种数据类型的特点对于数据处理非常重要。
2. 变量和赋值：Python中使用变量保存数据，并使用赋值语句进行赋值操作。
理解变量的概念对于后续的数据处理非常关键。
3. 运算符：Python支持各种运算符，包括算术运算符、比较运算符和逻辑运算符等。
了解运算符的使用方法对于数据分析与处理至关重要。
4. 控制流程：Python提供了条件语句和循环语句等控制流程结构，可以根据不同情况执行相应的代码块。
掌握控制流程结构对于数据分析与处理非常重要。
二、数据分析与处理工具Python的数据分析与处理有着丰富的工具和库，使得数据分析和处理变得更加高效。
以下是Python中常用的数据分析与处理工具：1. NumPy：NumPy是Python中用于科学计算的一个重要库，提供了高性能的多维数组对象和函数。
它广泛应用于数值计算和数据分析领域。
2. Pandas：Pandas是一个强大的数据分析工具，提供了高效的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据清洗、转换和分析。
3. Matplotlib：Matplotlib是Python中常用的数据可视化库，可以绘制各种类型的图表，帮助我们更好地理解数据。
4. Scikit-learn：Scikit-learn是一个机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具，可以用于数据挖掘和预测分析等任务。
三、数据分析与处理实例为了更好地理解Python在数据分析与处理中的应用，我们来看一个实例：假设我们有一份销售数据，记录了每个销售员的销售额和销售日期。
Python数据分析基础入门
Python数据分析基础入门Python是一种广泛应用于数据分析的编程语言，它具有简单易学、功能强大和丰富的数据分析库等特点。
本文将从数据分析的基础概念开始介绍，逐步展开Python在数据分析中的常用技术和工具。
第一章数据分析基础概念1.1 数据分析的定义和应用领域- 数据分析的概念和目的- 数据分析在商业、金融、医疗等领域的应用案例1.2 Python在数据分析中的优势- Python语言的特点和优势- Python在数据分析领域的应用优势1.3 数据分析的基本流程- 数据获取和清洗- 数据探索和预处理- 数据建模和分析- 数据可视化和结果解释第二章 Python数据分析库介绍2.1 NumPy库- NumPy的基本概念和功能- 数组创建和操作- 常用数学函数和线性代数运算2.2 Pandas库- Pandas的基本概念和数据结构- 数据读取和写入- 数据清洗和处理- 数据合并和分组2.3 Matplotlib库- Matplotlib的基本概念和绘图原理 - 折线图、散点图和柱状图的绘制 - 饼图、箱线图和热力图的绘制2.4 Seaborn库- Seaborn的基本概念和特点- 分类和连续型变量的可视化- 多变量关系的可视化第三章数据分析案例实战3.1 数据探索与预处理- 数据读取和简单统计分析- 缺失值处理和异常值检测- 特征选择和变换3.2 数据建模与分析- 数据划分和模型选择- 线性回归和逻辑回归- 决策树和支持向量机3.3 数据可视化与结果解释- 不同模型的预测效果比较- 结果解释和可视化展示- 结果评估和调优第四章进阶拓展与实践技巧4.1 数据爬取与清洗- 网页结构解析和HTML标签提取- 数据爬取与存储- 数据清洗和处理技巧4.2 机器学习算法与模型优化- 常见机器学习算法原理- 模型评估和超参数调优- 异常检测和模型优化4.3 大数据处理与分布式计算- 大数据处理框架与技术- 分布式计算与高性能计算- Python在处理大数据中的应用案例总结：本文对Python数据分析的基础入门进行了全面介绍。
Python数据分析基础教程-教学大纲
《Python数据分析基础教程》课程教学大纲课程编号：学分：8学分学时：128学时（最佳上课方式：理实一体化上课）适用专业：大数据应用技术、信息管理技术及其计算机相关专业一、课程的性质与目标《Python数据分析基础教程》是面向大数据应用技术专业、信息管理专业及计算机相关专业的一门数据分析及应用基础课程，本课程主要介绍数据分析的概念、数据分析的流程、Python语言基础以及Python数据分析常用库，如NumPy、Matplotlib、pandas和scikit-learn库的运用等内容。
通过本课程的学习，学生不仅可以更好地理解Python数据分析中的基本概念，还可以运用所学的数据分析技术，完成相关的数据分析项目的实践。
二、课程设计理念与思路通过数据分析的案例，介绍数据分析的概念、数据分析的流程以及Python数据分析常用库的应用。
同时，为便于读者能更好地理解Python的数据分析，介绍了Python 的基础语法。
最后，运用所学的数据分析技术，完成相关的数据分析项目的实践。
本书各个章节中都有许多示例代码，通过示例代码帮助读者更好地理解Python数据分析中的基本概念，同时，为提高读者对数据分析技术的综合运用能力，在各个章节中还设置了项目实践的综合训练和思考练习等内容。
三、教学条件要求操作系统：Windows 7开发工具：Python3.6.3，PyCharm、Jupyter notebook四、课程的主要内容及基本要求第一章数据分析概述第二章Python与数据分析第三章Python语言基础第四章NumPy数组与矢量计算第五章用Numpy进行简单统计分析第六章数据可视化—Matplotlib库第七章 pandas数据分析基础第八章用pandas进行数据预处理第九章机器学习库scikit-learn入门第十章电影数据分析项目五、考核模式与成绩评定办法本课程为考试课程，期末考试采用百分制的闭卷考试模式。
Python数据科学应用教程
Python数据科学应用教程第一章：Python基础知识在数据科学领域中，Python是非常常用的编程语言。
本章将介绍Python的基本语法和数据结构，包括变量、数据类型、运算符、条件语句、循环语句等等。
同时，我们还会讲解如何使用Python的集成开发环境（IDE）进行编程，并介绍一些常用的Python库和工具。
第二章：数据处理与清洗在数据科学中，数据的处理和清洗是非常关键的一步。
本章将深入探讨数据处理的基本方法和技巧，包括如何读取和写入不同格式的数据、数据去重、缺失值处理、异常值检测等等。
我们还会介绍常用的数据处理库，如Pandas和NumPy，以及它们的基本用法和常见操作。
第三章：数据可视化与探索数据可视化是数据科学中的一个重要环节，通过图表和可视化工具可以更直观地展示数据的特征和趋势。
本章将介绍数据可视化的基本原理和方法，并使用Python中的Matplotlib和Seaborn库进行实例演示。
我们还会介绍如何利用这些工具绘制各种统计图表和图形，以及如何进行数据探索和分析。
第四章：机器学习基础机器学习是数据科学中应用广泛的技术之一，它可以通过训练模型来发现数据中的模式和规律。
本章将介绍机器学习的基本概念、算法和应用场景，包括监督学习、无监督学习和半监督学习等。
我们会使用Python中的Scikit-Learn库演示如何应用常见的机器学习算法，如线性回归、决策树、聚类等。
第五章：深度学习入门深度学习是近年来非常热门的领域，它是机器学习的一种进阶技术，可以处理更加复杂的模式识别和数据分析任务。
本章将介绍深度学习的基本原理和常用算法，包括神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。
我们会使用Python中的TensorFlow库演示如何构建和训练深度学习模型，并应用于图像识别和自然语言处理等领域。
第六章：自然语言处理简介自然语言处理（NLP）是一项涉及人工智能和语言学的交叉学科，它的目标是让计算机能够理解和处理人类的自然语言文本。
Python中如何进行数据分析
Python中如何进行数据分析Python是一种非常强大的编程语言，它不仅可以用于开发各种类型的应用程序，还可以用于数据分析。
Python的数据分析库和工具丰富多样，使得它成为了数据科学家和分析师的首选工具。
在本文中，我们将探讨Python中如何进行数据分析的方法和工具。
第一部分：数据获取和处理在进行数据分析之前，首先需要获取数据并进行处理。
Python提供了丰富的工具和库来进行数据获取和处理。
比如，可以使用`pandas`库来读取各种数据源（如CSV文件、Excel文件、数据库），进行数据清洗、转换和处理。
`pandas`是一个功能强大且易于使用的数据分析工具，它提供了丰富的数据结构和操作方法，使得数据处理变得简单而高效。
第二部分：数据探索和可视化一旦数据被获取和处理好，接下来就是进行数据探索和可视化工作。
Python提供了多种工具和库来进行数据探索和可视化。
比如，可以使用`matplotlib`和`seaborn`库来绘制各种类型的图表（如折线图、柱状图、散点图、热力图等），从而更直观地展现数据特征和规律。
除此之外，还可以使用`numpy`库进行数据计算和分析，以及使用`scipy`库进行统计分析和建模。
第三部分：数据建模和预测在数据分析中，通常需要进行数据建模和预测工作。
Python提供了多种工具和库来进行数据建模和预测。
比如，可以使用`scikit-learn`库进行机器学习模型的训练和预测，包括分类、回归、聚类等算法。
除此之外，还可以使用`statsmodels`库进行统计建模和分析。
第四部分：数据挖掘和深度学习除了传统的数据分析方法，Python还提供了多种工具和库来进行数据挖掘和深度学习。
比如，可以使用`tensorflow`和`keras`库进行深度学习模型的训练和预测，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
除此之外，还可以使用`scrapy`库进行网络数据抓取和分析，以及使用`nltk`库进行自然语言处理和文本挖掘。
使用Python编程语言进行数据分析的基础知识
使用Python编程语言进行数据分析的基础知识第一章：引言数据分析是当今信息时代的重要组成部分，而Python编程语言成为数据科学领域中最主流的工具之一。
本章将介绍数据分析的基础知识，以及Python编程语言在数据分析中的应用。
第二章：Python基础知识在进行数据分析之前，有必要了解Python编程语言的基础知识。
本章将介绍Python的安装、变量、数据类型、运算符、控制流等基本概念。
熟悉这些基础知识是进行数据分析的前提。
第三章：数据获取与存储在数据分析的过程中，数据获取和存储是重要的一环。
本章将介绍如何使用Python获取和存储数据。
包括从文件读取数据、从数据库获取数据、通过API访问数据等。
同时还将介绍数据的存储方式，如将数据保存为CSV文件、Excel文件、数据库等。
第四章：数据预处理数据分析前的数据预处理是数据分析中非常关键的一步。
本章将介绍常见的数据预处理方法，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理、数据转换与标准化等。
还将介绍Python中常用的数据预处理库和工具。
第五章：数据可视化数据可视化是数据分析中展示和传达分析结果的重要手段。
本章将介绍如何使用Python进行数据可视化。
包括绘制各种类型的图表，如折线图、柱状图、饼图、散点图等。
同时还将介绍Python中常用的数据可视化库和工具。
第六章：统计分析统计分析是数据分析中常用的方法之一。
本章将介绍Python中常用的统计分析方法，包括描述性统计、假设检验、回归分析、聚类分析等。
同时还将介绍Python中常用的统计分析库和工具。
第七章：机器学习机器学习是数据分析中的重要分支领域。
本章将介绍Python中常用的机器学习方法，包括监督学习、无监督学习、深度学习等。
同时还将介绍Python中常用的机器学习库和工具。
第八章：时间序列分析时间序列分析是数据分析中应用广泛的方法之一。
本章将介绍Python中常用的时间序列分析方法，包括时序图分析、平稳性检验、ARIMA模型等。
Python数据分析基础
Python数据分析基础Python是一种流行的编程语言，广泛用于数据分析领域。
通过使用Python，数据分析师可以轻松地处理和分析大量的数据，从中提取有价值的信息和见解。
本文将介绍Python数据分析的基础知识和技巧。
一、安装Python和必备库首先，你需要在你的计算机上安装Python。
你可以从官方网站上下载并安装Python的最新版本。
安装完成后，你需要安装一些常用的数据分析库，如NumPy、Pandas和Matplotlib。
这些库提供了各种数据结构和函数，用于处理和可视化数据。
二、导入数据在进行数据分析之前，你需要导入数据。
Python提供了多种方法来导入各种类型的数据，如CSV文件、Excel文件和数据库等。
你可以使用Pandas库的read_csv()或read_excel()函数导入CSV文件或Excel 文件。
三、数据预处理在进行数据分析之前，数据预处理是一个重要的步骤。
你可以使用Pandas库来处理和清洗数据，如删除重复值、处理缺失值、转换数据类型等。
此外，你还可以使用Pandas库提供的函数来进行数据筛选、排序和合并等操作。
四、数据可视化数据可视化是数据分析的重要部分。
Matplotlib库提供了各种绘图函数，可以生成各种类型的图表，如折线图、柱状图、散点图和饼图等。
你可以使用这些函数来呈现你的分析结果，使其更加直观和易于理解。
五、数据分析在进行数据分析时，你可以使用NumPy和Pandas库提供的各种函数和方法。
NumPy库提供了一个强大的数组对象和各种数值计算函数，而Pandas库提供了数据结构和函数，用于高效地处理和分析数据。
你可以使用NumPy库进行数值计算和统计分析，如计算平均值、中位数、标准差和相关系数等。
Pandas库提供了一些高级函数，如透视表、数据透视、聚合和分组等，用于更深入地分析数据。
六、数据挖掘数据挖掘是一种从大量数据中发现隐藏模式和关联规则的技术。
Python数据分析入门
Python数据分析入门Python数据分析是指利用Python编程语言进行数据处理、探索和可视化的过程。
作为一门流行的编程语言，Python提供了丰富的数据分析工具和库，让我们能够高效地处理和分析大规模的数据集。
本文将介绍Python数据分析的基础知识和常用工具，帮助读者入门数据分析。
一、Python数据分析环境的搭建Python数据分析需要依赖一些相关的工具和库。
以下是搭建Python数据分析环境的步骤：1. 安装Python编程环境：从Python官方网站下载最新版本的Python，并按照安装指南进行安装。
2. 安装数据分析库：常用的Python数据分析工具包括NumPy、Pandas和Matplotlib等。
可以使用pip命令来安装这些库，例如：pip install numpy pandas matplotlib。
3. 安装集成开发环境（IDE）：选择一个适合的Python IDE来编写和运行数据分析代码。
常见的Python IDE有Jupyter Notebook、PyCharm和Spyder等。
二、数据读取和处理在进行数据分析之前，我们首先需要将数据读取到Python中，并进行必要的处理和清洗。
常用的数据读取方式有读取本地文件和读取远程服务器数据。
比如，我们可以使用Pandas库中的read_csv函数读取CSV文件，并将数据存储在DataFrame中。
在读取数据后，我们可以使用Pandas提供的丰富的数据处理函数来进行数据清洗和转换。
三、数据探索和分析一旦数据加载和处理完成，我们可以开始进行数据探索和分析。
数据探索是指通过统计分析和可视化等手段，从数据中发现规律和趋势。
常用的数据探索工具包括基本统计分析、数据筛选和排序、数据透视表和数据可视化等。
这些工具能够帮助我们更好地理解数据，并发现其中的规律。
四、数据可视化数据可视化是数据分析中非常重要的一环。
通过将数据以直观且易于理解的图表形式展示，我们能够更好地传达数据分析的结果。
python数据分析教程
python数据分析教程Python数据分析教程Python是一种强大的编程语言，可以用于数据分析和数据处理。
本教程将带领你逐步学习如何使用Python进行数据分析。
第一步，我们需要安装Python和相关的数据科学库，如NumPy、Pandas和Matplotlib。
你可以在官方网站上找到Python的安装文件，并按照指示进行安装。
安装完成后，你需要打开命令行终端，输入以下命令来安装需要的库：```pip install numpy pandas matplotlib```安装完毕后，我们可以开始使用Python进行数据分析了。
第二步，我们需要载入数据。
Python的Pandas库提供了许多方法来读取和处理数据。
常见的数据格式包括CSV文件、Excel文件和数据库。
假设我们有一个名为“data.csv”的CSV文件，我们可以使用Pandas的read_csv函数来读取该文件：```pythonimport pandas as pddata = pd.read_csv('data.csv')```现在，我们已经成功载入了数据。
接下来，我们可以进行一些基本的数据处理和分析操作。
以下是一些常见的操作：- 查看数据的前几行和后几行：```pythonprint(data.head())print(data.tail())```- 查看数据的形状（行数和列数）：```pythonprint(data.shape)```- 查看数据的统计摘要信息：```pythonprint(data.describe())```- 访问特定的列或行：```pythonprint(data['column_name'])print(data.loc[row_index])```- 进行简单的数学运算和统计计算：```pythonprint(data['column_name'].mean())print(data['column_name'].sum())```- 进行数据的可视化：```pythonimport matplotlib.pyplot as pltdata['column_name'].plot()plt.show()```以上只是数据分析中的一小部分常见操作。
python数据分析基础
python数据分析基础随着数据分析在商业中的重要性增加，Python已经成为最受欢迎的语言之一。
本文的目的是介绍Python数据分析的基础知识，并针对具体问题提供实用建议。
一、Python数据分析基础1、数据收集Python可以从多种数据源，如文本文件，数据库，API，网页和社交网络收集数据。
用户可以根据选择的数据源运行Python脚本，使用Python的内置模块urllib或requests，或使用数据库访问库（例如MySQL），以从这些数据源收集数据。
2、数据清理数据清理是大多数数据分析项目中最重要的步骤。
它去除了冗余数据，修复损坏数据，更正错误数据，补充缺失数据，以及格式化数据，以便于进行更精确的数据分析。
Python可以使用Pandas模块，Numpy模块和Data Cleaner模块来执行数据清理任务。
3、数据可视化为了更好地理解一组数据，可以使用Python的其他画图模块，如Matplotlib，Seaborn和Bokeh等来进行数据可视化。
这些模块可以创建出更加便于理解的图表，如直方图，曲线图，柱状图，条形图等。
4、数据分析在进行数据分析之前，必须先对数据进行清理和可视化处理，以便于更准确地了解数据的内容。
Python可以使用SciPy模块，sklearn 库，statsmodels库和NNets库等来进行数据分析。
在这些工具中，可以运行回归模型，聚类模型，深度学习模型等等。
二、使用Python的实用建议1、使用Python库使用Python的一大优势是它拥有众多库，可以帮助您更快地完成任务。
有了这些库，您就可以节省很多时间，而不是重新编写代码。
因此，在开始Python项目之前，建议先了解和学习可用的Python库。
2、熟悉用户接口Python有两种用户接口：命令行界面（CLI）和图形用户界面（GUI）。
在开始Python项目之前，建议您对这两个用户界面都有一定的了解，以避免在使用Python时出现问题。
Python大数据基础与实战(第9章 文件操作)
I love Python!
注意：当向文件写入数据时，如果文件不存在，那么系统会自动创建一个文件并写入数据。如
果文件存在，那么会清空原来文件的数据，重新写入新数据。
9.2 文本文件的读写
《Python大数据基础与实战》
2. writelines() writelines()方法把字符串列表写入文本文件，不添加换行符“\n”。 示例如下： #读取文本文件data.txt中的所有整数，并按照升序排序后写入文本文件data_desc.txt中
读取、显示、修改或执行。如图形图像文件、音视频文件、可执行文件、数据
库文件等。
9.1 文件的打开和关闭
《Python大数据基础与实战》
Python 使用open()方法用于打开一个文件，并返回一个可迭代的文件对象， 通过该文件对象可以对文件进行读写操作。如果文件不存在、访问权限不够、 磁盘空间不足或其它原因导致创建文件对象失败，open()函数就会抛出一个 IOError的错误，并且给出错误码和详细的信息。
见表11-1所示。这个参数是非强制源自，默认文件访问模式为只读(r)。 ➢ buffering：0表示不缓存，1表示缓存。大于1表示缓冲区的大小。-1表示缓
冲区的大小为系统默认值。 ➢ encoding：指定对文本进行编码和解码的方式，只适用于文本模式，可以使
用Python支持的任何格式，如gbk、utf8、cp936等。
种方法可以接受一个变量以限制每次读取的数据数量。
1. read() read()方法从文件当前位置起读取size个字符串，若无参数size，则表示读取 至文件结束为止。如果使用多次，那么后面读取的数据是从上次读完后的位置
开始。read()语法结构如下：
Python实战之数据分析与处理PPT课件(第9章)第九章数据分析
在数据分析过程中，数据加载、清理、转换及重塑等操作需要花费大 量时间。有时，存储在文件和数据库中的数据格式不适合某个特定的任务。 Pandas和内置的Python标准库提供了一组高级的、灵活的、快速的工具， 可以轻松地将数据规整为想要的格式。
需要先进行数据的准备，本章将通过爬虫从网络爬取数据进 行数据分析。
● 示例代码如（data_analysis_5.py）。 ● groupby对象支持迭代，可以产生一组二元元组（由分组名和数据块组成）。 ● 示例代码如（data_analysis_6.py）。
● 通过迭代的方式，可以得到对应的数据片段，并且还可以对这些数据片段做任何 操作，如可以将这些数据片段做成一个字典。
● 使用fillna()方法的示例代码如（data_analysis_4.py）。
● 对数据集进行分组并对各组应用一个函数（无论是聚合还是转换），通常是数据 分析工作中的重要环节。
● Pandas提供了一个灵活高效的groupby功能，它可以以一种自然的方式对数据 集进行切片、切块、摘要等操作。
● 可以使用一个或多个键（形式可以是函数、数组或DataFrame列名）分割 Pandas对象。
● Pandas中提供了一种简单、灵活的值替换方式。如果希望一次性替换多个值， 可以传入一个由待替换值组成的列表及一个替换值。若要让每个值有不同的替换 值，可以传递一个替换列表。传入参数也可以是字典。
● 通过列表替换的示例代码如（data_analysis_3.py）。
● Pandas中提供了一个fillna()方法，其功能与replace()方法类似。fillna()方法用 于将缺失值替换为指定值，默认会返回新对象，也可以对现有对象直接进行修改。
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dtype('float64')
>>> y.ndim 1
6
ndarray类型数组
创建一维数组
（2）用arange()函数创建一维数组
arrange()函数用于创建等差数组，使用频率非常高，arange()非常类似Python中range()函数，两者的区
别在于，arange()返回的是一个数组，而range()返回的是list。
4
ndarray类型数组
numpy中最重要的对象就是ndarray的多维数组，它是一组相同类型元素的集合，元素 可用从零开始的索引来访问。多维数组ndarray中的每个元素在内存中连续存放并占同样大小 存储空间。多维数组ndarray有以下几个属性：
ndarray.size：数组中全部元素的数量； ndarray.dtype：数组中数据元素的类型（int8,uint8,int16,uint16,int32,uint32,int64,u int64,float16,float32,float64,float128,complex64,complex128,complex256,bool,object ,string,unicode等）； ndarray.itemsize：每个元素占几个字节； ndarray.ndim：数组的维度； ndarray.shape：数组各维度大小。
>>> import numpy as np
>>> np.arange(5)
# arange()输出的是含有0~4，5个元素的数组
array([0, 1, 2, 3, 4])
>>> np.arange(1,5)
array([1, 2, 3, 4])
>>> np.arange(2,5)
array([2, 3, 4])
2
(2, 4)
>>> print(x2.shape)
>>> y = np.array([[[1,2,3,4],[5,6,7,8]],[[0,0,0,0],[9,9,9,9]]]) #创建三维数组
(1,4)
>>> print(y)
>>> x3 = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]) #创建二维数组 [[[1 2 3 4]
7
ndarray类型数组
创建N维数组
（1）使用array()函数创建
>>> import numpy as np
>>> x1 = np.array([1,2,3,4]) #创建一维数组
>>> x1
array([1,2, 3, 4])
>>> print(x1.ndim)
#输出 x1的维度
1
>>> print(x1.shape)
>>> import numpy as np #导入numpy模块，重命名为np
>>> x = np.array((1,2,3,4)) #创建一维数组x
>>> x
array([1, 2, 3, 4])
#一维数组[1, 2, 3, 4]
>>> prgt;>> print(x.size)
5
ndarray类型数组
创建一维数组
（1）用array()函数创建一维数组
创建数组最简单的方法就是使用array()函数。它将输入的数据（元组、列表、数组或其它序列的对象）转换成多维数组ndarray，
数组元素类型自动推断出或显式制定dtype类型，默认直接复制输入的数据，然后产生一个新的多维数组ndarray。
>>> np.arange(1,10,2) #第一个参数起点，第二个参数终点，第三个参数步长
array([1, 3, 5, 7, 9])
>>> np.arange(1,10,2, dtype=np.int16) #指定数据元素的类型为int16
array([1, 3, 5, 7, 9] , dtype=int16)
>>> y = np.array([1,2,3,4,5],dtype='float64')
>>> y
array([ 1., 2., 3., 4., 5.])
#[ 1., 2., 3., 4., 5.]中的点表示数组中元素类型是浮点型
>>> print(y)
[ 1. 2. 3. 4. 5.]
>>> y.dtype
#输出 y的维度
3
>>> print(y.shape)
#输出y各维度大小，(2, 2, 4) 表示2维2行4列
(2, 2, 4)
8
ndarray类型数组
创建N维数组
>>> print(x3)
[5 6 7 8]]
[[1 2 3 4]
[5 6 7 8]]
[[0 0 0 0]
>>> print(x3.dtype)
[9 9 9 9]]]
int64
>>> print(y.dtype)
>>> print(x3.ndim)
#输出 x3的维度
int64
2
>>> print(y.ndim)
#输出 x 全部元素的数量
4
>>> print(x.dtype)
#输出 x中每个元数的类型
int64
>>> print(x.itemsize)
#输出 x中每个元素占几个字节
8
>>> x.ndim
#显示x的维度
1
>>> x.shape
#显示x的形状，行上共4个元素
(4,)
#array()函数接收列表创建数组，指定类型为float64
(4,)
>>> x2 = np.array([[1,2,3,4]]) #创建二维数组，注意参数的形式
>>> x2 array([[1,2, 3, 4]])
创建N维数组
>>> print(x2.ndim)
#输出 x2的维度
>>> print(x3.shape)
#输出 x3各维度大小，(2,4) 表示2行 4列
第九章 数据分析基础
1
目录
Contents
01
03
02
numpy模块 pandas模块 项目训练
04
小结
07
2
分支结构程序设计
01
numpy模块
numpy模块
numpy是一个用Python实现的科学计算包，专为进行严格的数值 处理而产生，尤其是对大型多维数组和矩阵的支持，并且有一个大型的 高级数学函数库来操作这些数组。numpy提供了许多高级的数值编程工 具，如矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。多为很多大型金 融公司和核心的科学计算组织使用，具有运算速度快、效率高、节省空 间等特点。