Python数据分析初始（一）

基础库

pandas：python的一个数据分析库（pip install pandas）

pandas 是基于 NumPy 的一个 python 数据分析包，主要目的是为了数据分析。它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法。

seaborn：数据可视化（pip install seaborn）

Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。应该把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物。

scipy：数值计算库（pip install scipy）

SciPy (pronounced "Sigh Pie") 是一个开源的数学、科学和工程计算包。它是一款方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包，包括统计、优化、整合、线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解器等等。

matplotlib：数据可视化（pip install matplotlib）

Matplotlib是一个Python的图形框架，类似于MATLAB和R语言。它是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。

sklearn：建模，科学计算库（pip install scikit-learn）

Scikit-Learn是基于python的机器学习模块，基于BSD开源许可。Scikit-learn的基本功能主要被分为六个部分，分类，回归，聚类，数据降维，模型选择，数据预处理。

numpy：科学运算库（pip install numpy）

NumPy（Numeric Python）系统是Python的一种开源的数值计算扩展，一个用python实现的科学计算包。它提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。内容包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。

Windows环境可以到 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 下载安装

工具

ipython notebooks：Python做教学、计算、科研的一个重要工具

pip install ipython

pip install "ipython[notebook]"

访问命令：ipython notebook

Anaconda

它是python科学计算的一个分发版。

官方下载地址：https://www.continuum.io/downloads

清华镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

pycharm配置： https://docs.continuum.io/anaconda/ide_integration#pycharm

设置国内镜像

# 添加Anaconda的TUNA镜像

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

# TUNA的help中镜像地址加有引号，需要去掉

# 设置搜索时显示通道地址

conda config --set show_channel_urls yes

Conda的环境管理

# 创建一个名为python36的环境，指定Python版本是3.6（conda会为我们自动寻找3.6.x中的最新版本）

conda create --name python36 python=3.6

# 安装好后，使用activate激活某个环境

activate python36 # for Windows

source activate python36 # for Linux & Mac

# 激活后，会发现terminal输入的地方多了python36的字样，实际上，此时系统做的事情就是把默认2.7环境从PATH中去除，再把3.6对应的命令加入PATH

# 此时，再次输入

python --version

#即系统已经切换到了3.6的环境

# 如果想返回默认的python 2.7环境，运行

deactivate python36 # for Windows

source deactivate python36 # for Linux & Mac

# 删除一个已有的环境

conda remove --name python36 --all

Conda的包管理

# 安装scipy

conda install scipy

# conda会从从远程搜索scipy的相关信息和依赖项目，对于python 3.6，conda会同时安装numpy和mkl（运算加速的库）

# 查看已经安装的packages

conda list

# 最新版的conda是从site-packages文件夹中搜索已经安装的包，不依赖于pip，因此可以显示出通过各种方式安装的包

# 查看某个指定环境的已安装包

conda list -n python36

# 查找package信息

conda search numpy

# 安装package

conda install -n python36 numpy

# 如果不用-n指定环境名称，则被安装在当前活跃环境

# 也可以通过-c指定通过某个channel安装

# 更新package

conda update -n python36 numpy

# 删除package

conda remove -n python36 numpy

# 更新conda，保持conda最新

conda update conda

# 更新anaconda

conda update anaconda

# 更新python

conda update python

# 假设当前环境是python 3.6, conda会将python升级为3.6.x系列的当前最新版本

# 在当前环境下安装anaconda包集合

conda install anaconda

# 结合创建环境的命令，以上操作可以合并为

conda create -n python36 python=3.6 anaconda

# 也可以不用全部安装，根据需求安装自己需要的package即可

四分位数

四分位数（Quartile），即统计学中，把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值就是四分位数。

示例：

首先确定四分位数的位置：（n表示项数）

Q1的位置= (n+1) × 0.25
Q2的位置= (n+1) × 0.5
Q3的位置= (n+1) × 0.75

对于四分位数的确定，有不同的方法，另外一种方法基于N-1 基础。即

Q1的位置=1+（n-1）x 0.25
Q2的位置=1+（n-1）x 0.5
Q3的位置=1+（n-1）x 0.75

Excel 中有两个四分位数的函数。QUARTILE.EXC 和QUARTILE.INC

偏度

偏度（skewness），是统计数据分布偏斜方向和程度的度量，是统计数据分布非对称程度的数字特征。

具体百度百科了解下 http://baike.baidu.com/item/%E5%81%8F%E5%BA%A6/8626571?fr=aladdin