1樓：創業者李孟
首先因為python可以輕鬆地整合c、c++、fortran**，一些底層用c寫的演算法封裝在python包裡後效能非常高效。並且python與ruby都有大量的web框架，因此用於**的建設，另一方面個人覺得因為python作為解釋性語言相對編譯型語言更為簡單，可以通過簡單的指令碼處理大量的資料。而組織內部統一使用的語言將大大提高工作效率。
2、為什麼用r做資料分析：
r的優勢在於有包羅永珍的統計函式可以呼叫，特別是在時間序列分析方面（主要用在金融分析與趨勢**）無論是經典還是前沿的方法都有相應的包直接使用；相比python在這方面貧乏不少。另外r語言具有強大的視覺化功能，一個散點圖箱線圖可以用一條程式搞定，相比excel更加簡單。
在使用環境方面，sas在企業、**及軍事機構使用較多，因其權威認證；spss、r大多用於科研機構，企業級應用方面已有大量的商業化r軟體，同時可結合（具體怎麼結合，尚未搞明白）hadoop進行資料探勘。
2樓：匿名使用者
因為方便，快，操作簡單。
python一般2個小時就能快速上手，開始寫自己的程式。
有很豐富的庫，已經實現了各種功能。你只需要把你的資料用各種庫函式處理就能得到結果了。
實現同樣的功能，c/c++可能要幾十上百行，python一般在50行(甚至更少)以內就能做好了。
python的功能本身就是用c實現了的。
python資料分析可以做什麼工作
3樓：南京課工場大資料學校
現在網際網路發展迅速，眾多行業巨頭，都已經轉投到人工智慧領域，而人工智慧的首選程式語言就是python，所以學好python能夠從事的工作還是很多的，而且前景非常不錯。
學完python可以應用於以下領域：
web 和 internet開發。
科學計算和統計。
人工智慧。桌面介面開發。
軟體開發。後端開發。
網路爬蟲。可以從事的崗位也很多，比如python爬蟲工程師，大資料工程師等等！
網際網路行業目前還是最熱門的行業之一，學習it技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等網際網路大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。
想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，能夠在校期間取得大專或本科學歷，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。
祝你學有所成，望。
4樓：尚學堂大資料學院
檢查資料表：python中使用shape函式來檢視資料表的維度，也就是行數和列數。
資料表清洗：python中處理空值的方法比較靈活，可以使用dropna函式用來刪除資料表中包含空值的資料，也可以使用fillna函式對空值進行填充。
資料預處理：資料預處理是對清洗完的資料進行整理以便後期的統計和分析工作，主要包括資料表的合併、排序、數值分列、資料分組及標記等工作。
資料提取：主要是使用三個函式：loc、iloc和ix，其中loc函式按標籤值進行提取，iloc按位置進行提取，ix可以同時按標籤和位置進行提取。
資料篩選彙總：python中使用loc函式配合篩選條件來完成篩選功能，配合sum和 count函式還能實現excel中sumif和countif函式的功能。
綜合這五種工作內容來說，python資料分析就業前景還是非常好的。
5樓：指尖上的**
隨著大資料時代的來臨和python程式語言的火爆，python資料分析早已成為現在職場人的必備核心技能。
那麼可以做什麼呢？
1、python擁有豐富的工具庫。
2、python做資料分析簡單高效。
3、python簡單易學。
除了在資料分析領域，python還可以用於人工智慧、爬蟲、web開發以及各類app的內建指令碼編寫等方向，就業機會非常多。如果你想快速掌握python開發高階技能，可以選擇專業的學習。
python資料分析要學哪些東西
python 為什麼適合資料分析
6樓：司空夢梅
1、用excel進行簡單的描述統計分析，每換一份資料都需要重新操作一遍。但使用python編寫每一步過程就非常方便，統一語言帶來記錄方法的統一。python處理excel**，是通過呼叫模組，處理這些資料並生成報表。
相比excel，python能夠處理更大的資料集；能夠更容易的實現自動化分析；能夠比較容易的建立複雜的機器學習模型。
2、使用python**可以迅速呼叫資料，計算需求，並記錄每一步過程，方便修改。如果想做出各種好看的圖表，使用python視覺化類工具就可以，幾行**，省時省力，還具有互動功能。如果需要調整也只要修改**，不用費心費力重新做圖。
3、相比spss，spss是個統計軟體，只適合在科學研究領域做實驗資料的分析，並不適合做偏向實際應用場景的資料的分析；而python能夠處理複雜的資料邏輯，因此在這些場景的使用更有優勢。
利用python實現資料分析
7樓：山茶泡泉
python是一種物件導向、直譯式計算機程式設計語言。也是一種功能強大而完善的通用型語言，已經具有十多年的發展歷史，成熟且穩定。python 具有指令碼語言中最豐富和強大的類庫，足以支援絕大多數日常應用。
python語法簡捷而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被暱稱為膠水語言，它能夠很輕鬆的把用其他語言製作的各種模組（尤其是c/c++）輕鬆地聯結在一起。
課程將從python的基本使用方法開始，一步步講解，從etl到各種資料分析方法的使用，並結合例項，讓學員能從中借鑑學習。
課程目錄：python基礎。
python的概覽——python的基本介紹、安裝與基本語法、變數型別與運算子。
瞭解python流程控制——條件、迴圈語句與其他語句常用函式——函式的定義與使用方法、主要內建函式的介紹。
python資料分析幹什麼
8樓：老男孩教育
第。一、檢查資料表。
python中使用shape函式來檢視資料表的維度，也就是行數以及列數。你可以使用info函式來檢視資料表的整體資訊，使用dtype函式來返回資料格式；lsnull是python中檢驗空值的函式，可以對整個資料表進行檢查，也可以單獨對某一行進行空值檢查，返回的結構是邏輯值，包含空值返回true，不包含則返回false。
第。二、資料清洗。
python可以進行資料清洗，python中處理空值的方法比較靈活，可以使用dropna函式用來刪除資料表中包含空值的資料，也可以使用fillna函式對空值進行填充；python中dtype是檢視資料格式的函式，與之對應的是astype函式，用來更改資料格式，rename是更改列名稱的函式，drop_duplicates函式刪除重複值，replace函式實現資料替換。
第。三、資料提取。
進行資料提取時，主要使用三個函式：loc、iloc以及函式按標籤進行提取，iloc按位置進行提取，ix可以同時按照標籤和位置進行提取。
除了按標籤和位置提取資料之外，還可以按照具體的條件進行提取，比如使用loc和isin兩個函式配合使用。
第。四、資料篩選。
python資料分析還可以進行資料篩選，python中使用loc函式配合篩選條件來完成篩選功能，配合sum和count函式還能實現excel中sumif和countif函式的功能。使用的主要函式是groupby和pivot_table;groupby是進行分類彙總的函式，使用方法比較簡單，groupby按列名稱出現的順序進行分組。
可以讓你快速用python進行資料分析的10個小技巧
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