python 資料分析

2.2 pandas

2.3 正規表示式

3 python在資料分析中的應用

之前做的資料分析小平台?

推薦書籍

①快速高效的多維陣列物件ndarray

②用於對陣列執行元素級計算以及直接對陣列執行數**算的函式

③用於讀寫硬碟上基於陣列的資料集的工具

④線性代數運算、傅利葉變換，以及隨機數生成

⑤用於將c、c++、fortran**整合到python的工具

官網/菜鳥……

兩種都可，但推薦第二種安裝方法（映象），快，一般不會出錯

1、多維陣列物件 ndarray

存放同型別元素的多維陣列

import numpy as np    # 引用numpy包，將其稱為np，便於後續使用

a = np.array([1
,2,3
])# a: [ 1 , 2, 3]
a = np.array([[
1,2]
,[3,
4]])
# a:[[1, 2] [3, 4]]
# 建立全0陣列
np.zeros(5)
# [0, 0, 0, 0, 0]
# 建立全1陣列
np.ones(5)
# [1, 1, 1, 1, 1]
# 建立空陣列（沒有具體數值）
# 注：empty中返回的數值不是0，而是未初始化數值
2、切片和索引
# slice函式

a = np.arange(10)
s =slice(2
,7,2
)# 從索引 2 開始到索引 7 停止，間隔為2
# [2 4 6]
整數陣列索引

x = np.array([[

1,2]
,[3,
4],[
5,6]
]) y = x[[0
,1,2
],[0
,1,0
]]# [1 4 5]
布林索引

3、陣列操作
numpy.reshape：不改變資料，改變形狀
a = np.arange(8)

# a： [0 1 2 3 4 5 6 7]
b = a.reshape(4,
2)# b：[[0 1]
# [2 3]
# [4 5]
# [6 7]]
numpy.transpose ：對換陣列維度

a = np.arange(12)

.reshape(3,
4)#a: [[ 0 1 2 3]
# [ 4 5 6 7]
# [ 8 9 10 11]]
b = np.transpose(a)
)# b:[[ 0 4 8]
# [ 1 5 9]
# [ 2 6 10]
# [ 3 7 11]]
基於numpy構建，讓以numpy為中心的應用變得更加簡單。

①提供能夠快速便捷地處理結構化資料的大量資料結構和函式
②使python成為強大而高效的資料分析環境
③物件dataframe，面向列（column-oriented）的二維表結構，含有行標和列標
④兼具numpy高效能的陣列計算功能以及電子**和關係型資料庫（如sql）靈活的資料處理功能
官網

1、series類似於一維陣列的物件

一組資料（各種numpy資料型別） + 一組與之相關的資料標籤（即索引）

obj = series([4

,7,-
5,3]
,index=
['a'
,'b'
,'c'
,'d'])
# a.b.c.d分別對應4.5.-7.3
a 4
b 7
c -
5d 3

2、dataframe**型資料結構

含有一組有序的列，每列可以是不同的值型別（數值、字串、布林值等）。

有行索引、列索引，可被看做由series組成的字典（共用同乙個索引）。

data =

frame = dataframe(data)
# 行索引0 1 2 3 4 ，列索引pop state year
pop state year
01.5 ohio 2000
11.7 ohio 2001
23.6 ohio 2002
32.4 nevada 2001
42.9 nevada 2002

3、處理缺失值

4、索引、資料統計

……

菜鳥

具體內容戳鏈結?

1、藥物拆分，形成0-1矩陣資料；

2、對照藥物同異名，進行藥物名稱規範；

3、利用正規表示式，過濾掉錯誤字元，如炙蜈蚣條->炙蜈蚣；過濾中藥制法，如炙蜈蚣->蜈蚣

1、認識資料

2、獲取資料

3、資料處理，獲得有價值的資料

以圖表的形式展現資料, 增強資料的展現⼒,

柱狀圖、餅狀圖、直⽅圖、折線圖、散點圖等

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以網路爬蟲為例，網路爬蟲是乙個自動提取網頁的程式，爬蟲是搜尋引擎的第一步，也是最容易的一部。網頁搜尋，建立索引，查詢排序 用c c 效率高，速度塊，適合通用搜尋引擎做往往爬取。但是它的缺點也特別明顯 開發慢，寫起來又臭又長的。而python無論在資料分析還是在指令碼自動化編寫尚都是簡單，易學的。良好...

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