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學(xué)過(guò)C、C++,matlab, 現(xiàn)在開(kāi)始入門Python,目前主要學(xué)習(xí)如何實(shí)用python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，特制作此云文檔，供學(xué)習(xí)分享，可隨時(shí)在云文檔里評(píng)論，如有不足之處可以指出。簡(jiǎn)單推薦一下飛書(shū)文檔，飛書(shū)文檔是一款由字節(jié)跳動(dòng)推出的團(tuán)隊(duì)協(xié)作工具，提供文檔編輯、表格制作、項(xiàng)目管理、日程安排等功能，旨在幫助團(tuán)隊(duì)高效協(xié)作和溝通。用戶可以在其中創(chuàng)建文檔、表格、幻燈片等，實(shí)時(shí)協(xié)作編輯，并支持多種文件格式導(dǎo)入導(dǎo)出。飛書(shū)文檔也支持與其他飛書(shū)產(chǎn)品（如飛書(shū)、飛書(shū)表格）無(wú)縫集成，方便團(tuán)隊(duì)成員之間的信息共享和協(xié)作。用來(lái)記錄想法筆記等非常贊??！ 可以復(fù)制鏈接進(jìn)行閱讀，建議實(shí)用電腦網(wǎng)頁(yè)閱讀，一直更新
生成數(shù)據(jù)表 pandas 庫(kù) pandas 是一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析庫(kù)，提供了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具，使得在Python中進(jìn)行數(shù)據(jù)處理變得更加簡(jiǎn)單和高效。pandas 主要提供了兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：Series 和 DataFrame。 ·Series：類似于一維數(shù)組的對(duì)象，由一組數(shù)據(jù)和與之相關(guān)的索引組成。 ·DataFrame：類似于二維表格的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，由多個(gè) Series 組成，每個(gè) Series 表示一列數(shù)據(jù)。 pandas 提供了豐富的函數(shù)和方法，用于數(shù)據(jù)的導(dǎo)入、清洗、轉(zhuǎn)換、分析和可視化。通過(guò) pandas，用戶可以輕松地處理各種數(shù)據(jù)格式，如CSV、Excel、SQL數(shù)據(jù)庫(kù)等，進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選、聚合、合并等。 NumPy 庫(kù) NumPy（Numerical Python）是Python中用于科學(xué)計(jì)算的一個(gè)重要庫(kù)，提供了多維數(shù)組對(duì)象（例如數(shù)組）和許多用于操作數(shù)組的函數(shù)。NumPy的核心是ndarray（N-dimensional array）對(duì)象，它是一個(gè)具有相同類型和大小的元素的多維數(shù)組。 NumPy庫(kù)提供了以下功能和特點(diǎn)： ·強(qiáng)大的N維數(shù)組對(duì)象 ·其他派生對(duì)象（如掩碼數(shù)組、矩陣等） ·廣播功能函數(shù) ·整合C/C++/Fortran代碼的工具 ·線性代數(shù)、傅立葉變換和隨機(jī)數(shù)生成等功能 NumPy是許多其他科學(xué)計(jì)算庫(kù)的基礎(chǔ)，如pandas、SciPy等，因此在數(shù)據(jù)處理和科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域中被廣泛應(yīng)用。通過(guò)NumPy，用戶可以高效地進(jìn)行數(shù)組操作、數(shù)學(xué)運(yùn)算和線性代數(shù)計(jì)算。 在Python中，要導(dǎo)入pandas庫(kù)和numpy庫(kù)，可以使用以下代碼：
這樣就可以方便地使用pandas庫(kù)和numpy庫(kù)中的函數(shù)和工具來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)導(dǎo)入和處理。導(dǎo)入這兩個(gè)庫(kù)后，可以使用它們提供的豐富功能來(lái)處理各種數(shù)據(jù)類型。 導(dǎo)入數(shù)據(jù)表 1.從CSV文件導(dǎo)入數(shù)據(jù)表：
2.從Excel文件導(dǎo)入數(shù)據(jù)表：
3.從SQL數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)表：
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