Python数据分析模块
前言
在当今数字化时代，数据分析已经变得不可或缺。而Python，作为一种通用编程语言，其丰富的库和强大的功能使得它成为数据分析领域的佼佼者。Python数据分析模块，正是这一领域的核心组成部分，为数据科学家和工程师提供了强大的武器库。
Python数据分析模块的核心库主要包括NumPy、Pandas和Matplotlib。NumPy是Python中用于科学计算的基础包，提供了高性能的多维数组对象及工具。Pandas则是一个开源的、提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具的Python库。它提供了数据清洗、数据转换、数据处理等一系列功能，使数据分析变得更加简单高效。而Matplotlib则是Python中最常用的绘图库，它可以帮助我们可视化数据，从而更直观地理解数据。
除了这些核心库，Python数据分析模块还包括许多其他有用的工具和库，如Seaborn、SciPy、StatsModels等。Seaborn是基于Matplotlib的数据可视化库，提供了更高级的绘图功能和更美观的图表样式。SciPy则是一个用于数学、科学和工程的库，提供了许多常用的算法和函数。StatsModels则是一个统计建模和经济学分析的Python库，可以帮助我们建立统计模型、进行假设检验等。
Python数据分析模块的应用范围非常广泛，可以用于商业分析、金融风控、医疗研究、社交媒体分析等多个领域。例如，在商业分析中，我们可以使用Python数据分析模块来分析销售数据、用户行为数据等，从而制定更有效的市场策略。在金融风控中，我们可以利用这些工具来识别风险点、预测市场走势等。在医疗研究中，Python数据分析模块可以帮助我们分析病人的医疗数据、基因数据等，从而推动医学的进步。
总之，Python数据分析模块凭借其强大的功能和广泛的应用场景，已经成为数据分析领域的重要组成部分。无论是数据科学家、工程师还是其他领域的专业人士，都可以通过学习和掌握Python数据分析模块来提高工作效率、提升数据分析能力。随着大数据时代的到来，Python数据分析模块的应用前景将更加广阔。
一、Numpy模块
Numpy模块是python语言的一个扩展程序库，支持大量的多维数组与矩阵计算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。Numpy功能非常强大，支持广播功能函数，线性代数运算，傅里叶变换等功能。
在使用Numpy时，可以直接使用import来导入。
Numpy在导入的时候可以重命名 一般都是重命名成np
1.1Numpy生成数组
Numpy最重要的一个特点是其N维数组对象ndarray。 ndarray与列表形式上相似,但是ndarray要求数组内部的元素必须是相同的类型。在生成ndarray时，采用Nompy的array方法。 
使用numpy模块中的arange方法可以生成给定范围内的数组，其中的参数start表示起始数，stop表示终止数，step表示步长，即数组中相邻两个数字的差, dtype用于制定数据类型。
在numpy模块中，除了arrange方法生成数组外，还可以使用
np.zeros((m,n))方法生成m行，n列的0值数组；- 使用
np.ones((m, n))方法生成m行，n列的填充值为1的数组； - 使用
np. eyes (m, n)方法生成m行，n列的对角线位置填充为1的矩阵； - 使用
random方法生成随机数组。
关于random
直接给参数传一个整数，即size=3
np.random.random(3)
返回值：是一个一维数组，注意他不是列表
给参数传一个元组，即size=(3, 3)
np.random.random((3, 3))
返回值：是一个二维数组
关于randint
np.random.randint(10)
返回值：仅仅得到一个整数，且得到的整数总是小于10
对前两个参数赋值，注意第二个参数要大于第一个参数的值
np.random.randint(10, 23)
返回值：仅仅得到一个整数，得到的整数总是在10和23之间
np.random.randint(10, 22, (3, 2))
返回值：返回的数据是在10到22之间，是3*2的元组，是元组还是列表，由最后一位参数是元组还是列表决定
关于rand
np.random.rand(2)
np.random.rand(2, 3)
1.2Numpy数组统计方法
Numpy中提供了很多统计函数，可以快速地实现查找数组中的最小值、最大值,求解平均数、中位数、标准差等功能。 
二、Pandas模块
Pandas是Python环境下非常重要的数据分析库。当使用Python进行数据分析时,通常都指的是使用Pandas库作为分析工具对数据进行处理和分析。
Pandas是基于Numpy构建的数据分析库，但它比Numpy有更高级的数据结构和分析工具，如Series类型、DataFrame类型等。将数据源重组为DataFrame数据结构后，可以利用Pandas提供的多种分析方法和工具完成数据处理和分析任务。
第一列是数据的索引，第二列是数据
2.1Pandas数据结构之Series
当Series数组元素为数值时，可以使用Series对象的describe方法对Series数组的数值进行分析
2.2 Pandas数据结构之DataFrame
如果把Series看作Excel表中的一列，DataFrame就是Excel的一张工作表。DataFrame由多个Series组成，DataFrame可以类比为二维数组或者矩阵，但与之不同的是，DataFrame必须同时具有行索引和列索引。
创建DataFrame的语句如下：
index和columes参数可以指定，当不指定时，从0开始。通常情况下，列索引都会给定，这样每一列数据的属性可以由列索引描述。
使用DataFrame类时可以调用其shape, info, index, column,values等方法返回其对应的属性。
调用DataFrame对象的info方法，可以获得其信息概述，包括行索引，列索引，非空数据个数和数据类型信息。
调用df对象的index、columns、values属性，可以返回当前df对象的行索引，列索引和数组元素。
因为DataFrame类存在索引，所以可以直接通过索引访问DataFrame里的数据。 
| 方法 | 功能描述 |
head(n) / tail(n) |
返回数据前/后n行记录，当不给定n时，默认前/后5行 |
describe() |
返回所有数值列的统计信息 |
max(axis=0) / min(axis = 0) |
默认列方向各列的最大/最小值，当axis的值设置为1时，获得各行的最大/最小值 |
mean(axis = 0) / median( axis = 0) |
默认获得列方向各列的平均/中位数，当axis的值设置为1时，获得各行的平均值/中位数 |
info（） |
对所有数据进行简述 |
isnull（） |
检测空值，返回一个元素类型为布尔值的DataFrame，当出现空值时返回True，否则返回False |
dropna() |
删除数据集合中的空值 |
value_counts |
查看某列各值出现次数 |
count（） |
对符合条件的统计次数 |
sort_values() |
对数据进行排序，默认升序 |
sort_index() |
对索引进行排序，默认升序 |
group_by |
对符合条件的数据进行分组统计 |
三、其他模块
3.1Matplotlib/Seaborn模块
在数据分析流程中,结果呈现是非常重要的步骤。美观规范的图表会让客户直观、快速地了解数据变化的趋势，找到有关数据变化的原因。
Python提供了很多用于展示数据变化的第三方库,其中Matplotlib库、Seaborn库常与Numpy、Pandas搭配使用。
3. 2Scipy模块
Scipy模块可以处理插值、积分、优化、图像处理、常微分方程数值解的求解、信号处理等问题。它用于有效计算Numpy矩阵，使Numpy和Scipy协同工作，高效解决问题。目前，Scipy广泛地被数据科学、人工智能、数学、机械制造和生物工程等领域的人员应用。
3.3Stasmodels模块
提供用于估计许多不同统计模型以及进行统计测试和统计数据探索的类和函数。常用的模型包括线性模型、广义线性模型和鲁棒线性模型、线性混合效应模型、方差分析（ANOVA）方法、时间序列过程和状态空间模型、广义的矩量法等。每个估算器都有一个广泛的结果统计列表。对照现有的统计数据包对结果进行测试，以确保它们是正确的。官方网址为www.statsmodels.org。 目前，统计人员倾向安装包含大量统计功能和方法的程序库Stasmodels。
3.4 Scikit-Learn模块
Scikit-learn （以前称为scikits.learn，也称为sklearn）是针对Python 编程语言的免费软件机器学习库。它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度提升，k均值和DBSCAN，并且旨在与Python数值科学库NumPy和SciPy联合使用。 目前，计算机建模人员则倾向于使用包含各种人工智能方法的程序库Scikit-Learn。
总结
Python数据分析模块的出现，大大提高了数据科学家和工程师的工作效率和数据分析能力，为人们更好地理解和应用数据提供了有力的支撑。
