这篇文章主要讲解了“用Python做数据分析的优点有哪些”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“用Python做数据分析的优点有哪些”吧!
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“流程可控,工作高效”
举个例子,Excel做分析的过程:定位空值-删除空值-修改数据格式-去除异常值-公式计算-数据toushi表-整理数据-插入图表-调整结果……
繁琐的每一步都是来自鼠标点击,中间如果一步有误,很多步骤都需要重新调整,浪费大量时间。
用Excel进行简单的描述统计分析,每换一份数据都需要重新操作一遍。
但使用Python编写每一步过程就非常方便,统一语言带来记录方法的统一。当分析过程需要修改或者复用,只需要调整设定好的参数就可以。
使用Python代码可以迅速调用数据,计算需求,并记录每一步过程,方便修改。
如果想做出各种好看的图表,使用Python可视化类工具就可以,几行代码,省时省力,还具有交互功能。如果需要调整也只要修改代码,不用费心费力重新做图。
Python优点二:
“工具库丰富”
Python超高的人气带来了大量的大神,Python工具库可谓应有尽有,也为Python用途广泛打下了优秀的基础。
拿数据分析来说,以Python可视化必知基本库matplotlib为例,光是官方gallery就有26个大类527个样式,无论是数量还是质量都能碾压市面上大部分同功能软件。
Python优点三:
“小白友好,易上手”
听到Python,大家觉得是门编程语言,很多人就会有这样的顾虑:我是非计算机相关专业出身,学习Python编程是不是跑偏啦?我花大把时间在学习计算机编程上,是不是舍本逐末?
关于这一点大家大可不必担心。如今各行各业都需要数据分析能力,各行各业都需要Python,且Python的语法非常接近英语,对小白学习者非常友好,阅读Python代码就像在阅读文章。下面我们看一段使用Python制作词云图的代码,非常方便易懂:
from pyecharts import WordCloud name = data_10['关键词'].tolist() value = data_10['出现频率'].tolist() wordcloud = WordCloud(width=1300, height=620) wordcloud.add("", name, value, word_size_range=[20, 100]) wordcloud.render('./参考案例HTML/关键词统计词云图.html') wordcloud
导入词云工具包——设置关键词和出现频率——设置好文字和图片的大小等参数,就能获得一张词云图:
感谢各位的阅读,以上就是“用Python做数据分析的优点有哪些”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对用Python做数据分析的优点有哪些这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!
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