Python 是数据分析中最重要的编程语言吗？

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在本文中，我们将讨论 Python 是否是数据分析中最重要的编程语言。

Python 是一种面向对象、开源、灵活且易于学习的编程语言。它拥有丰富的库和工具，使数据科学家的工作更加轻松。

此外，Python 拥有庞大的社区基础，工程师和数据科学家可以在其中向他人提问和解答问题。Python 长期以来一直被用于数据科学服务，并且将继续成为数据科学家和开发人员的首选。

介绍

数据是任何公司/企业或业务的关键组成部分。为了获取有助于业务决策的信息，需要以快速准确的方式收集、处理和分析数据流。

数据科学领域正在快速发展。数据的数量可能非常庞大，这使得信息管理变得复杂且耗时。

Python 是一种在科学计算中流行的编程语言，因为它包含大量面向数据的特性包，有助于加速和简化数据处理，从而节省时间。

此外，Python 拥有庞大的社区基础，工程师和数据科学家可以在其中向他人提问和解答问题。Python 长期以来一直被用于数据科学服务，并且将继续成为数据科学家和开发人员的首选。

收集原始数据并将其转换为用户可用于决策的信息的过程称为数据分析。

它包括评估、净化、转换和建模数据，以提取有用的信息，得出结论并改进决策过程。

在当今的商业世界中，数据分析对于做出科学决策和支持企业更高效地运作至关重要。

数据挖掘是一种数据分析技术，它侧重于统计建模和信息探索，以实现预测性目标，而不是纯粹的描述性目标。

商业智能包括高度依赖聚合的数据分析，主要侧重于业务信息和决策制定，以提高利润率。

Python 是否适合数据分析？

是的，Python 非常适合数据分析。

Python 最初于 1990 年推出，但最近才开始流行。2020 年，Python 是第四大最流行的编程语言，仅次于 JavaScript、HTML/CSS 和 SQL，有 44.1% 的开发人员使用它。

Python 是一种面向对象、解释型、通用高级语言。该语言用于 API 开发、人工智能 (AI)、Web 开发、物联网 (IOT) 等目的。

Python 的流行部分源于它在数据科学家中的广泛使用。它是最容易学习的语言之一，拥有庞大的库，并且在数据科学的各个阶段都表现出色。

为什么 Python 是数据分析的良好选择？

Python 是一种高级、面向对象、动态且多用途的编程语言，即多范式语言。Python 的语法、动态类型和解释特性使其成为一种优秀的脚本语言。

Python 是一种多功能、最大程度解释的编程语言，具有多种优势，并且经常用于简化大型和复杂的数据集。

Python 有一些显著的特点使其成为数据分析的最佳选择。让我们在下面看看它们。

易于学习

Python 优先考虑简单性和可读性，同时为数据分析师/科学家提供各种有用的选择。

因此，即使是经验不足的程序员也可以轻松地使用其相对简单的语法来设计有效的解决方案，以解决复杂的案例，只需几行代码即可。

灵活

另一个使 Python 在数据科学家和分析师中流行的重要特征是其极大的灵活性。

因此，可以建立数据模型，系统化数据集，开发基于机器学习的算法，开发 Web 服务，并利用数据挖掘快速完成各种任务。

庞大的库集合

它拥有大量完全免费的库，即对公众开放。这是使 Python 适用于数据分析和数据科学的主要因素。

在数据科学领域工作的人员肯定熟悉 Pandas、SciPy、StatsModels 等术语，这些术语是数据科学界常用的库。

值得强调的是，库一直在发展并提供强大的解决方案。

图形和可视化

视觉信息通常以其更容易理解、使用和回忆而闻名。

Python 为其用户提供了各种不同的可视化工具。因此，它现在已成为所有数据科学的必要方法，而不仅仅是数据处理。

数据分析师可以通过创建多个图表和可视化以及 Web 就绪的交互式绘图，使数据更容易访问。

内置数据分析工具

Python 的内置分析工具使其成为处理大量数据的理想选择。

除了衡量性能的其他关键指标外，Python 的内置分析工具还可以轻松探索模式，关联大型数据集中的信息，并提供更深入的见解。

Python 如何用于数据分析？

如前所述，Python 在数据分析的各个阶段都表现出色。为数据科学构建的 Python 库非常有用。

Python 用于数据分析的三个最常见方法是：

• 数据挖掘

• 数据处理和建模，以及

• 数据可视化。

数据挖掘

数据工程师使用基于 Python 的数据挖掘框架，如 Scrapy 和 BeautifulSoup。Scrapy 允许您创建自定义程序，从 Web 上收集结构化数据。它也常用于从 API 收集数据。

BeautifulSoup 用于无法从 API 检索数据的情况：它抓取数据并将其排列成所需的格式。

数据处理和建模

NumPy 和Pandas 是在此阶段使用的主要库。

NumPy（数值 Python）用于组织大型数据集，并使数学运算和数组矢量化更加容易。

Pandas 提供两种数据结构：序列（项目列表）和数据帧（具有多个列的表格）。此库将数据转换为数据帧，允许您删除或添加列，并对其执行其他操作。

数据可视化

Matplotlib 和 Seaborn 是流行的 Python 数据可视化库。也就是说，它们有助于将冗长的数字列表转换为简单的可视化、直方图、饼图、热图等，以便于理解。

当然，除了这里列出的库之外，还有更多库。Python 提供了广泛的工具，用于数据分析项目，并且可以帮助完成流程中的每个任务。

结论

Python 仍然是最流行的数据分析语言。它包含许多有助于数据分析师在其工作各个阶段的库，一个很棒的社区可以在事情不按计划进行时为您提供帮助，并且它是最容易学习的语言之一。