Python 进行数据分析与挖掘，是用py2好，还是PY3好？是不是py3会更好？效率更高？

1. Python 2.x 已经在2020年1月1日停止了官方支持，这意味着不再有安全更新和错误修复。因此，对于新的数据分析和挖掘项目，强烈建议使用 Python 3.x，因为它是当前活跃的版本，并且拥有更广泛的支持和更新的库。Python 3.x 版本引入了许多改进，包括更好的语法、性能提升和更多的标准库支持。

2. Python 3.x 在效率上与 Python 2.x 相比并没有显著的差异，但在某些情况下可能会更快，因为Python 3.x引入了一些优化。例如，Python 3.7 引入了类型注释，可以提高代码的运行速度，尤其是在使用类型检查工具如mypy时。此外，Python 3.x 中的内存管理也有所改进。

   更重要的是，大多数数据分析和机器学习库，如Pandas、NumPy、Scikit-learn、TensorFlow和Keras，都已经完全支持Python 3.x，并且大部分社区资源、教程和文档都是针对Python 3.x的。这意味着使用Python 3.x进行数据分析和挖掘将更容易找到帮助和解决问题。

   因此，无论是从社区支持、兼容性还是未来发展的角度来看，Python 3.x 都是进行数据分析和挖掘的更好选择。

Python 3（PY3）相较于 Python 2（py2）在数据分析与挖掘领域更为流行，也通常被认为更好。这是因为 Python 3 在设计上进行了许多改进，尤其在以下方面：

1. 更现代的语言特性：Python 3 支持更现代的编程特性，如更强大的列表推导式、更简洁的语法（如去掉print语句需要加括号）等。
2. 性能提升：Python 3 在某些方面性能有所提升，尤其是在字符串处理和生成方面。不过，对于一些特定的数据处理任务，Python 2 和 Python 3 的性能差异可能并不显著。
3. Unicode 支持：Python 3 默认使用 Unicode，这使得处理文本数据，尤其是涉及多语言的数据，变得更加方便。
4. 改进的库支持：许多第三方库和框架现在都支持或只支持 Python 3。这意味着在 Python 3 上进行数据分析与挖掘时，你可能会有更多的库和工具可以选择。
5. 社区支持：Python 3 拥有更大的用户和开发者社区，因此如果你在数据分析与挖掘过程中遇到问题，更容易找到帮助和资源。
   尽管如此，Python 2 仍然在一些特定的老旧系统或项目中使用。但是，Python 2 已经在 2020 年底正式停止支持，不再接受安全更新和bug修复，因此新的项目或者希望长期维护的项目应尽量避免使用 Python 2。
   总的来说，如果你的数据分析与挖掘任务相对较新，或者你希望使用最新的库和工具，那么选择 Python 3 会是更好的选择。但如果你在使用的某些特定库或工具只支持 Python 2，或者项目要求使用 Python 2，那么你可能需要继续使用 Python 2。