Python程序设计基础习题复习资料与分析

Python程序设计基础习题答案与分析

程昱

第1章基础知识

1.1 简单说明如何选择正确的Python版本。

答：

在选择Python的时候，一定要先考虑清楚自己学习Python的目的是什么，打算做哪方面的开发，有哪些扩展库可用，这些扩展库最高支持哪个版本的Python，是Python 2.x还是Python 3.x，最高支持到Python 2.7.6还是Python 2.7.9。这些问题都确定以后，再做出自己的选择，这样才能事半功倍，而不至于把大量时间浪费在Python的反复安装和卸载上。同时还应该注意，当更新的Python版本推出之后，不要急于更新，而是应该等确定自己所必须使用的扩展库也推出了较新版本之后再进行更新。

尽管如此，Python 3毕竟是大势所趋，如果您暂时还没想到要做什么行业领域的应用开发，或者仅仅是为了尝试一种新的、好玩的语言，那么请毫不犹豫地选择Python 3.x系列的最高版本（目前是Python 3.4.3）。

1.2 为什么说Python采用的是基于值的内存管理模式？

Python采用的是基于值的内存管理方式，如果为不同变量赋值相同值，则在内存中只有一份该值，多个变量指向同一块内存地址，例如下面的代码。

>>> x = 3

>>> id(x)

>>> y = 3

>>> id(y)

>>> y = 5

>>> id(y)

>>> id(x)

>>> x = [1, 2, 3, 1, 1, 2]

>>> id(x[0])==id(x[3])==id(x[4])

True

1.3 解释Python中的运算符“/”和“//”的区别。

答：

在Python 2.x中，“/”为普通除法，当两个数值对象进行除法运算时，最终结果的精度与操作数中精度最高的一致；在Python 3.x中，“/”为真除法，与除法的数学含义一致。

在Python 2.x和Python 3.x中，“//”表示整除，对整数或浮点数进行该运算时，结果为数学除法的整数部分。

1.4 在Python中导入模块中的对象有哪几种方式？

答：常用的有三种方式，分别为

●import 模块名[as 别名]

●from 模块名import 对象名[ as 别名]

●from math import *

1.5 pip 是目前比较常用的Python扩展库管理工具。

1.6 解释Python脚本程序的“__name__”变量及其作用。

答：

每个Python脚本在运行时都有一个“__name__”属性。如果脚本作为模块被导入，则其“__name__”属性的值被自动设置为模块名；如果脚本独立运行，则其“__name__”属性值被自动设置为“__main__”。利用“__name__”属性即可控制Python程序的运行方式。

1.7 运算符“%”可以（可以、不可以）对浮点数进行求余数操作。

1.8 一个数字“5”是（是、不是）合法的Python表达式。

1.9 在Python

2.x中，input()函数接收到的数据类型由界定符确定，而在Python

3.x中该函数则认为接收到的用户输入数据一律为字符串。

1.10 编写程序，用户输入一个三位以上的整数，输出其百位以上的数字。例如用户输入1234，则程序输出12。（提示：使用整除运算。）

答：

1）Python 3.4.2代码：

x = input('Please input an integer of more than 3 digits:')

try:

x = int(x)

x = x//100

if x == 0:

print('You must input an integer of more than 3 digits.')

else:

print(x)

except BaseException:

print('You must input an integer.')

2）Python 2.7.8代码：

import types

x = input('Please input an integer of more than 3 digits:')

if type(x) != types.IntType:

print 'You must input an integer.'

elif len(str(x)) != 4:

print 'You must input an integer of more than 3 digits.' else:

print x//100

第2章Python序列

2.1 为什么应尽量从列表的尾部进行元素的增加与删除操作？

答：

当列表增加或删除元素时，列表对象自动进行内存扩展或收缩，从而保证元素之间没有缝隙，但这涉及到列表元素的移动，效率较低，应尽量从列表尾部进行元素的增加与删除操作以提高处理速度。

2.2 range()函数在Python 2.x中返回一个包含整数的列表，而Python

3.x的range()函数返回一个可迭代的range对象。

2.3 编写程序，生成包含1000个0到100之间的随机整数，并统计每个元素的出现次数。

答：可以使用集合来实现该功能。

1）Python 3.4.2代码

import random

x = [random.randint(0,100) for i in range(1000)]

d = set(x)

for v in d:

print(v, ':', x.count(v))

2）Python 2.7.8代码

import random

x = [random.randint(0,100) for i in range(1000)]

d = set(x)

for v in d:

print v, ':', x.count(v)

也可以直接使用字典来实现该功能，并且获得更高的执行效率，例如下面的Python 3.4.2代码：

listRandom = [random.randint(1,100) for i in range(1000000)]

d = dict()

start = time.time()

for i in listRandom: #对随机数列表扫描一次，即可得到结果

d[i] = d.get(i,0)+1

print(time.time()-start)

2.4 表达式“[3] in [1, 2, 3, 4]”的值为False 。

2.5 编写程序，用户输入一个列表和2个整数作为下标，然后输出列表中介于2个下标

之间的元素组成的子列表。例如用户输入[1, 2, 3, 4, 5, 6]和2,5，程序输出[3, 4, 5, 6]。

答：

1）Python 3.4.2代码

x = input('Please input a list:')

x = eval(x)

start, end = eval(input('Please input the start position and the end position:'))

print(x[start:end])

2）Python 2.7.8代码

x = input('Please input a list:')

start, end = input('Please input the start position and the end position:')

print x[start:end]

2.6 列表对象的sort()方法用来对列表元素进行原地排序，该函数返回值为None 。

2.7 列表对象的remove() 方法删除首次出现的指定元素，如果列表中不存在要删除的元素，则抛出异常。

2.8 假设列表对象aList的值为[3, 4, 5, 6, 7, 9, 11, 13, 15, 17]，那么切片aList[3:7]得到的值是[6, 7, 9, 11] 。

2.9 设计一个字典，并编写程序，用户输入内容作为“键”，然后输出字典中对应的“值”，如果用户输入的“键”不存在，则输出“您输入的键不存在！”

答：

1）Python 3.4.2代码

d = {1:'a', 2:'b', 3:'c', 4:'d'}

v = input('Please input a key:')

v = eval(v)

print(d.get(v,'您输入的的键不存在'))

2）Python 2.7.8代码

d = {1:'a', 2:'b', 3:'c', 4:'d'}

v = input('Please input a key:')

print(d.get(v,'您输入的的键不存在'))

2.10 编写程序，生成包含20个随机数的列表，然后将前10个元素升序排列，后10个元素降序排列，并输出结果。

答：

1）Python 3.4.2代码

import random

x = [random.randint(0,100) for i in range(20)]

print(x)

y = x[0:10]

y.sort()

x[0:10] = y

y = x[10:20]

y.sort(reverse=True)

x[10:20] = y

print(x)

2）Python 2.7.8代码

import random

x = [random.randint(0,100) for i in range(20)]

print x

y = x[0:10]

y.sort()

x[0:10] = y

y = x[10:20]

y.sort(reverse=True)

x[10:20] = y

print x

2.11 在Python中，字典和集合都是用一对大括号作为界定符，字典的每个元素有两部分组成，即“键”和“值”，其中“键”不允许重复。

2.12 使用字典对象的items() 方法可以返回字典的“键-值对”列表，使用字典对象的keys() 方法可以返回字典的“键”列表，使用字典对象的values() 方法可以返回字典的“值”列表。

2.13 假设有列表a = ['name', 'age', 'sex']和b = ['Dong', 38, 'Male']，请使用一个语句将这两个列表的内容转换为字典，并且以列表a中的元素为“键”，以列表b中的元素为“值”，这个语句可以写为 c = dict(zip(a,b)) 。

2.14 假设有一个列表a，现要求从列表a中每3个元素取1个，并且将取到的元素组成新的列表b，可以使用语句 b = a[::3] 。

2.15 使用列表推导式生成包含10个数字5的列表，语句可以写为[5 for i in range(10)] 。

2.16 不可以（可以、不可以）使用del命令来删除元组中的部分元素。

第3章选择与循环

3.1 分析逻辑运算符“or”的短路求值特性。

答：

假设有表达式“表达式1 or 表达式2”，如果表达式1的值等价于True，那么无论表达式2的值是什么，整个表达式的值总是等价于True。因此，不需要再计算表达式2的值。

3.2 编写程序，运行后用户输入4位整数作为年份，判断其是否为闰年。如果年份能被400整除，则为闰年；如果年份能被4整除但不能被100整除也为闰年。

答：

1）Python 3.4.2代码

x = input('Please input an integer of 4 digits meaning the year:')

x = eval(x)

if x%400==0 or (x%4==0 and not x%100==0):

print('Yes')

else:

print('No')

2）Python 2.7.8代码

x = input('Please input an integer of 4 digits meaning the year:')

if x%400==0 or (x%4==0 and not x%100==0):

print 'Yes'

else:

print 'No'

3.3 Python提供了两种基本的循环结构：for循环和while循环。

3.4 编写程序，生成一个包含50个随机整数的列表，然后删除其中所有奇数。（提示：从后向前删。）

答：Python 3.4.2代码如下，

import random

x = [random.randint(0,100) for i in range(50)]

print(x)

i = len(x)-1

while i>=0:

if x[i]%2==1:

del x[i]

i-=1

print(x)

3.5 编写程序，生成一个包含20个随机整数的列表，然后对其中偶数下标的元素进行降序排列，奇数下标的元素不变。（提示：使用切片。）

答：Python 3.4.2代码如下，

import random

x = [random.randint(0,100) for i in range(20)]

print(x)

y = x[::2]

y.sort(reverse=True)

x[::2] = y

print(x)

3.6 编写程序，用户从键盘输入小于1000的整数，对其进行因式分解。例如，10=2×5，60=2×2×3×5。

答：

1）Python 3.4.2代码

x = input('Please input an integer less than 1000:')

x = eval(x)

t = x

i = 2

result = []

while True:

if t==1:

break

if t%i==0:

result.append(i)

t = t/i

else:

i+=1

print(x,'=','*'.join(map(str,result)))

2）Python 2.7.8代码

x = input('Please input an integer less than 1000:')

t = x

i = 2

result = []

while True:

if t==1:

break

if t%i==0:

result.append(i)

t = t/i

else:

i+=1

print x,'=','*'.join(map(str,result))

3.7 编写程序，至少使用2种不同的方法计算100以内所有奇数的和。

答：Python 3.4.2代码如下，如果使用Python 2.7.8只需要把其中的print()函数改为print 语句即可。

x = [i for i in range(1,100) if i%2==1]

print(sum(x))

print(sum(range(1,100)[::2]))

3.8 编写程序，输出所有由1、2、3、4这四个数字组成的素数，并且在每个素数中每个数字只使用一次。

答：Python 3.4.2代码如下，

答：Python 3.4.2代码如下，如果使用Python 2.7.8只需要把其中的print()函数改为print 语句即可。

x = input('Please input x:')

x = eval(x)

if x<0 or x>=20:

print(0)

elif 0<=x<5:

print(x)

elif 5<=x<10:

print(3*x-5)

elif 10<=x<20:

print(0.5*x-2)

3.9 编写程序，实现分段函数计算，如下表所示。

答：Python 3.4.2代码如下，如果使用Python 2.7.8只需要把其中的print()函数改为print 语句即可。

x = input('Please input x:')

x = eval(x)

if x<0 or x>=20:

print(0)

elif 0<=x<5:

print(x)

elif 5<=x<10:

print(3*x-5)

elif 10<=x<20:

print(0.5*x-2)

第4章字符串与正则表达式

4.1 假设有一段英文，其中有单独的字母“I”误写为“i”，请编写程序进行纠正。

答：这里给出Python 3.4.2代码，如果使用Python 2.7.8的话只需要修改其中的print()函数为print语句即可。

1）不使用正则表达式

x = "i am a teacher,i am man, and i am 38 years old.I am not a businessman."

x = x.replace('i ','I ')

x = x.replace(' i ',' I ')

print(x)

2）使用正则表达式

x = "i am a teacher,i am man, and i am 38 years old.I am not a businessman."

import re

pattern = https://www.sodocs.net/doc/145684877.html,pile(r'(?:[^\w]|\b)i(?:[^\w])')

while True:

result = pattern.search(x)

if result:

if result.start(0) != 0:

x = x[:result.start(0)+1]+'I'+x[result.end(0)-1:]

else:

x = x[:result.start(0)]+'I'+x[result.end(0)-1:]

else:

break

print(x)

4.2 假设有一段英文，其中有单词中间的字母“i”误写为“I”，请编写程序进行纠正。

答：这里给出Python 3.4.2代码，如果使用Python 2.7.8的话只需要修改其中的print()函数为print语句即可。

import re

x = "I am a teacher,I am man, and I am 38 years old.I am not a busInessman."

print(x)

pattern = https://www.sodocs.net/doc/145684877.html,pile(r'(?:[\w])I(?:[\w])')

while True:

result = pattern.search(x)

if result:

if result.start(0) != 0:

x = x[:result.start(0)+1]+'i'+x[result.end(0)-1:]

else:

x = x[:result.start(0)]+'i'+x[result.end(0)-1:]

else:

break

print(x)

4.3 有一段英文文本，其中有单词连续重复了2次，编写程序检查重复的单词并只保留一个。例如文本内容为“This is is a desk.”，程序输出为“This is a desk.”

答：这里给出Python 3.4.2代码，如果使用Python 2.7.8的话只需要修改其中的print()函数为print语句即可。

1）方法一

import re

x = 'This is a a desk.'

pattern = https://www.sodocs.net/doc/145684877.html,pile(r'\b(\w+)(\s+\1){1,}\b')

matchResult = pattern.search(x)

x = pattern.sub(matchResult.group(1),x)

print(x)

2）方法二

x = 'This is a a desk.'

pattern = https://www.sodocs.net/doc/145684877.html,pile(r'(?P\b\w+\b)\s(?P=f)')

matchResult = pattern.search(x)

x = x.replace(matchResult.group(0),matchResult.group(1))

4.4 简单解释Python的字符串驻留机制。

答：

Python支持字符串驻留机制，即：对于短字符串，将其赋值给多个不同的对象时，内存中只有一个副本，多个对象共享该副本。这一点不适用于长字符串，即长字符串不遵守驻留机制，下面的代码演示了短字符串和长字符串在这方面的区别。

>>> a = '1234'

>>> b = '1234'

>>> id(a) == id(b)

True

>>> a = '1234'*50

>>> b = '1234'*50

>>> id(a) == id(b)

False

4.5 编写程序，用户输入一段英文，然后输出这段英文中所有长度为3个字母的单词。

答：这里给出Python 3.4.2代码，如果使用Python 2.7.8的话只需要修改其中的print()函数为print语句即可。

import re

x = input('Please input a string:') pattern = https://www.sodocs.net/doc/145684877.html,pile(r'\b[a-zA-Z]{3}\b') print(pattern.findall(x))

第5章函数设计与使用

5.1 运行5.3.1小节最后的示例代码，查看结果并分析原因。

答：原因是对于函数的默认值参数只会被处理一次，下次再调用函数并且不为默认值参数赋值时会继续使用上一次的结果，对于列表这样的结构，如果调用函数时为默认值参数的列表插入或删除了元素，将会得到保留，从而影响下一次调用。

5.2 编写函数，判断一个整数是否为素数，并编写主程序调用该函数。

答：这里给出Python 3.4.2代码，如果使用Python 2.7.8的话只需要修改其中的print()函数为print语句即可。

import math

def IsPrime(v):

n = int(math.sqrt(v)+1)

for i in range(2,n):

if v%i==0:

return 'No'

else:

return 'Yes'

print(IsPrime(37))

print(IsPrime(60))

print(IsPrime(113))

5.3 编写函数，接收一个字符串，分别统计大写字母、小写字母、数字、其他字符的个数，并以元组的形式返回结果。

答：这里给出Python 3.4.2代码，如果使用Python 2.7.8的话只需要修改其中的print()函数为print语句即可。

def demo(v):

capital = little = digit = other =0

for i in v:

if 'A'<=i<='Z':

capital+=1

elif 'a'<=i<='z':

little+=1

elif '0'<=i<='9':

digit+=1

else:

other+=1

return (capital,little,digit,other)

x = 'capital = little = digit = other =0'

print(demo(x))

5.4 在函数内部可以通过关键字global 来定义全局变量。

5.5 如果函数中没有return语句或者return语句不带任何返回值，那么该函数的返回值为None 。

5.6 调用带有默认值参数的函数时，不能为默认值参数传递任何值，必须使用函数定义时设置的默认值。（对、错）

5.7 在Python程序中，局部变量会隐藏同名的全局变量吗？请编写代码进行验证。

答案：会。

>>> def demo():

a=3

print a

>>> a=5

>>> demo()

3

>>> a

5

5.8 lambda表达式只能用来创建匿名函数，不能为这样的函数起名字。（对、错）

5.9 编写函数，可以接收任意多个整数并输出其中的最大值和所有整数之和。

答：这里给出Python 3.4.2代码，如果使用Python 2.7.8的话只需要修改其中的print()函数为print语句即可。

def demo(*v):

print(v)

print(max(v))

print(sum(v))

demo(1,2,3)

demo(1,2,3,4)

demo(1,2,3,4,5)

5.10 编写函数，模拟内置函数sum()。

答：这里给出Python 3.4.2代码，如果使用Python 2.7.8的话只需要修改其中的print()函数为print语句即可。

def Sum(v):

s = 0

for i in v:

s += i

return s

x = [1,2,3,4,5]

print(Sum(x))

x = (1,2,3,4,5)

print(Sum(x))

5.11 包含yield 语句的函数可以用来创建生成器。

5.12 编写函数，模拟内置函数sorted()。

答：这里给出Python 3.4.2代码，如果使用Python 2.7.8的话只需要修改其中的print()函数为print语句即可。

def Sorted(v):

t = v[::]

r = []

while t:

tt = min(t)

r.append(tt)

t.remove(tt)

return r

x = [1,3,5,2,1,0,9,7]

print(x)

print(Sorted(x))

第6章面向对象程序设计

6.1 继承6.5节例2中的Person类生成Student类，填写新的函数用来设置学生专业，然后生成该类对象并显示信息。

答：Python 3.4.2代码为

import types

class Person(object): #基类必须继承于object，否则在派生类中将无法使用super()函数def __init__(self, name = '', age = 20, sex = 'man'):

self.setName(name)

self.setAge(age)

self.setSex(sex)

def setName(self, name):

if not isinstance(name,str):

print('name must be string.')

return

self.__name = name

def setAge(self, age):

if not isinstance(age,int):

print('age must be integer.')

return

self.__age = age

def setSex(self, sex):

if sex != 'man' and sex != 'woman':

print('sex must be "man" or "woman"')

return

self.__sex = sex

def show(self):

print(self.__name)

print(self.__age)

print(self.__sex)

class Student(Person):

def __init__(self, name='', age = 30, sex = 'man', major = 'Computer'):

#调用基类构造方法初始化基类的私有数据成员

super(Student, self).__init__(name, age, sex)

self.setMajor(major) #初始化派生类的数据成员

def setMajor(self, major):

if not isinstance(major, str):

print('major must be a string.')

return

self.__major = major

def show(self):

super(Student, self).show()

print(self.__major)

if __name__ =='__main__':

zhangsan = Person('Zhang San', 19, 'man')

zhangsan.show()

lisi = Student('Li Si',32, 'man', 'Math')

lisi.show()

6.2 设计一个三维向量类，并实现向量的加法、减法以及向量与标量的乘法和除法运算。

答：Python 3.4.2代码如下

class Vecter3:

def __init__(self, x=0, y=0, z=0):

self.X = x

self.Y = y

self.Z = z

def __add__(self, n):

r = Vecter3()

r.X = self.X + n.X

r.Y = self.Y + n.Y

r.Z = self.Z + n.Z

return r

def __sub__(self, n):

r = Vecter3()

r.X = self.X - n.X

r.Y = self.Y - n.Y

r.Z = self.Z - n.Z

return r

def __mul__(self, n):

r = Vecter3()

r.X = self.X * n

r.Y = self.Y * n

r.Z = self.Z * n

return r

def __truediv__(self, n):

r = Vecter3()

r.X = self.X / n

r.Y = self.Y / n

r.Z = self.Z / n

return r

def __floordiv__(self, n):

r = Vecter3()

r.X = self.X // n

r.Y = self.Y // n

r.Z = self.Z // n

return r

def show(self):

print((self.X,self.Y,self.Z))

v1 = Vecter3(1,2,3)

v2 = Vecter3(4,5,6)

v3 = v1+v2

v3.show()

v4 = v1-v2

v4.show()

v5 = v1*3

v5.show()

v6 = v1/2

v6.show()

6.3 面向对象程序设计的三要素分别为封装、继承和多态。

6.4 简单解释Python中以下划线开头的变量名特点。

答：

在Python中，以下划线开头的变量名有特殊的含义，尤其是在类的定义中。用下划线作为变量前缀和后缀来表示类的特殊成员：

●_xxx：这样的对象叫做保护变量，不能用'from module import *'导入，只有类对象

和子类对象能访问这些变量；

●__xxx__：系统定义的特殊成员名字；

●__xxx：类中的私有成员，只有类对象自己能访问，子类对象也不能访问到这个成

员，但在对象外部可以通过“对象名._类名__xxx”这样的特殊方式来访问。Python中没有纯粹的C++意义上的私有成员。

6.5 与运算符“**”对应的特殊方法名为__pow__() ，与运算符“//”对应的特殊方法名为__floordiv__() 。

6.6 假设a为类A的对象且包含一个私有数据成员“__value”，那么在类的外部通过对象a直接将其私有数据成员“__value”的值设置为3的语句可以写作 a._A__value 。

Python数据分析

实训：Python数据分析 〖实训目的〗 了解Python基本编程语法，掌握Python进行数据载入、预处理、分析和可视化的方法。 〖实训内容与步骤〗 1.在Python中导入数据 （1）读取CSV文件 CSV文件是由由逗号分割字段构成的数据记录型文件。我们可以方便地把 EXCEL中的电子表格存储为CSV文件。例如，我们有一份CSV 数据是英国近些年的降雨量统计数据，可以从以下网址找https://https://www.sodocs.net/doc/145684877.html,/dataset/average-temperature-and-rainfall-england-and- source/3fea0f7b-5304-4f11-a809-159f4558e7da） 从EXCEL中看到的数据如下图2-53所示： 图2-53 读取CSV文件 如果这个文件被保存在以下位置： D:\data\uk_rain_2014.csv 我们可以在Python中利用Pandas库将它导入： >>>import pandas as pd >>>df = pd.read_csv('d:\\data\\uk_rain_2014.csv', header=0) 这里需要注意的是，因为windows下用于分割目录的“\”符号在Python中被用于转义符（转义符就是用来输入特殊符号的引导符号，例如\n是回车,\r是换行等），因此“\”本身在Python语言中需要通过“\\”来输入。 以上两行程序就将这个csv文件导入成pandas中的一种类型为Dataframe的对象中，并给这个对象起名为df。

为了验证我们确实导入了这个数据文件，我们可以把df的内容打印出来：>>>print df Water Year Rain (mm) Oct-Sep Outflow (m3/s) Oct-Sep Rain (mm) Dec-Feb \ 0 1980/81 1182 5408 292 1 1981/8 2 1098 5112 257 2 1982/8 3 1156 5701 330 3 1983/8 4 993 426 5 391 4 1984/8 5 1182 5364 217 5 1985/8 6 102 7 4991 304 6 1986/8 7 1151 5196 295 7 1987/88 1210 5572 343 8 1988/89 976 4330 309 9 1989/90 1130 4973 470 10 1990/91 1022 4418 305 11 1991/92 1151 4506 246 121992/93 1130 5246 308 （2）读取EXCEL文件 因为EXCEL文件本身可以方便地另存为CSV文件，所以把EXCEL文件导入Python的一种办法就是将EXCEL中的数据表另存为CSV文件，然后利用上一节的方法将CSV导入Python。 当然，Pandas也提供了直接读取EXCEL文件的方法。同样，如果相应的EXCEL 文件放在D:\data\uk_rain_2014.xlsx，我们同样可以在Python中利用Pandas库将它导入： >>>import pandas as pd >>>df = pd.read_excel('d:\\data\\uk_rain_2014.xlsx') 同样，我们也可以把df的内容打印出来作为验证。 将数据导入Python之后，我们就可以对数据进行分析了。但在数据量很大的时候，我们往往需要从数据中提取和筛选出一部分数据来进行针对性的分析。 2.数据提取和筛选 仍然针对上面导入的英国天气数据，由于数据有很多行，我们希望只看到数据的前5行： >>> df.head(5) Water Year Rain (mm) Oct-Sep Outflow (m3/s) Oct-Sep Rain (mm) Dec-Feb \

python数据分析过程示例

python数据分析过程示例

引言 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。

目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构

o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析 o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python：

python数据分析(DOC46页)

python数据分析(pandas) 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。

目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析 o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序 2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构 o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析

o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python： ?开源——免费安装 ?极好的在线社区 ?很容易学习 ?可以成为一种通用的语言，用于基于Web的分析产品数据科学和生产中。

常用Python数据分析库详解

常用Python数据分析库详解 Python之所以这么流行，这么好用，就是因为Python提供了大量的第三方的库，开箱即用，非常方便，而且还免费哦，学Python的同学里估计有30%以上是为了做数据分析师或者数据挖掘，所以数据分析相关的库一定要熟悉，那么常用的Python数据分析库有哪些呢？ 1.NumPy NumPy是Python科学计算的基础包，它提供： 1).快速高效的多维数组对象ndarray； 2).直接对数组执行数学运算及对数组执行元素级计算的函数； 3).用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具； 4).线性代数运算、傅里叶变换,以及随机数生成。 2.Pandas 大名鼎鼎的Pandas可以说只要做数据分析的，无人不知无人不晓,因为它太重要了.Pandas库提供了我们很多函数,能够快速的方便的,处理结构化的大型数据,不夸张的说，Pandas是让Python成为强大的数据分析工具的非常重要的一个因素。 而且对于金融行业，比如基金股票的分析师来说,pandas提供了高性能的时间序列功能和一系列的工具,可以自由的灵活的处理数据,一次使用你就会爱上它。 3.Matplotlib matplotlib是最流行的用于绘制数据图表的Python库,它和下面我们要讲

的 IPython结合的很爽,绝对是好基友,提供了一种非常好用的交互式的数据绘图环境。 4.IPython IPython是Python科学计算标准工具集的组成部分,它可以把很多东西联系到一起,有点类似一个增强版的Python shell。 目的是为了提高编程，测试和调试Python代码的速度，好像很多国外的大学教授，还有Google大牛都很喜欢用IPython，确实很方便，至少我在分析数据的时候，也是用这个工具的，而且不用print,回车就能打印。

python数据分析基础教程—从入门到精通pandas操作

从入门到精通pandas操作 Pandas简介：Python Data Analysis Library（数据分析处理库）或pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 pandas的数据结构： Series：一维数组，与Numpy中的一维ndarray类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近，其区别是：List中的元素可以是不同的数据类型，而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效率。 Time- Series：以时间为索引的Series。 DataFrame：二维的表格型数据结构，可以理解为Series的容器。 Panel ：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。 本文主要介绍DateFrame数据结构。 本文中用到的数据集为food_info.csv，若有需要，在留言区留言即可获得。 本文只是介绍pandas的基本使用，若要详细深入学习，请参阅pandas官方文档。 1.读取.csv格式的数据文件

food_info.csv文件的局部预览图： 每一行：代表一种食品所包含的各种营养成分#导包 import pandas #读取数据文件，并将数据赋值成一个变量 . . food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") #将数据赋值成一个变量后，打印此变量的类型为Dataframe . . print(type(food_info)) #打印文件中数据的类型。object类型即string类型

print(food_info.dtypes) #若对pandas中的某函数不了解，可以通过help()来查看. . print(help(pandas.read_csv)) . 运行结果： 补充：DataFrame结构中的dtype类型 object————for string values int————for integer values float————for float values datetime————for time values bool————for Boolean values

Python数据分析与应用-教学大纲

《Python数据分析与应用》教学大纲课程名称：Python数据分析与应用 课程类别：必修 适用专业：大数据技术类相关专业 总学时：64学时（其中理论36学时，实验28学时） 总学分：4.0学分 一、课程的性质 大数据时代已经到来，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并做出科学、客观的决策越来越重要。数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理、处理以及整理海量数据，为企业经营决策提供积极的帮助。数据分析作为一门前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略新兴产业。有实践经验的数据分析人才已经成为了各企业争夺的热门。为了推动我国大数据，云计算，人工智能行业的发展，满足日益增长的数据分析人才需求，特开设Python数据分析与应用课程。 二、课程的任务 通过本课程的学习，使学生学会使用Python进行科学计算、可视化绘图、数据处理，分析与建模，并详细拆解学习聚类、回归、分类三个企业案例，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。 三、课程学时分配

四、教学内容及学时安排 1.理论教学

2.实验教学

五、考核方式 突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。课程考核的成绩构成= 平时作业（10%）+ 课堂参与（20%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念、绘图、分组聚合、数据合并、数据清洗、数据变换、模型构建等部分，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。 六、教材与参考资料 1.教材 黄红梅，张良均．Python数据分析与应用[M]．北京：人民邮电出版社．2018． 2.参考资料

Python数据分析基础教程教学大纲

《Python数据分析基础教程》课程教学大纲 课程编号： 学分：8学分 学时：128学时（最佳上课方式：理实一体化上课） 适用专业：大数据应用技术、信息管理技术及其计算机相关专业 一、课程的性质与目标 《Python数据分析基础教程》是面向大数据应用技术专业、信息管理专业及计算机相关专业的一门数据分析及应用基础课程，本课程主要介绍数据分析的概念、数据分析的流程、Python语言基础以及Python数据分析常用库，如NumPy、Matplotlib、pandas和scikit-learn库的运用等内容。通过本课程的学习，学生不仅可以更好地理解Python数据分析中的基本概念，还可以运用所学的数据分析技术，完成相关的数据分析项目的实践。 二、课程设计理念与思路 通过数据分析的案例，介绍数据分析的概念、数据分析的流程以及Python数据分析常用库的应用。同时，为便于读者能更好地理解Python的数据分析，介绍了Python 的基础语法。最后，运用所学的数据分析技术，完成相关的数据分析项目的实践。 本书各个章节中都有许多示例代码，通过示例代码帮助读者更好地理解Python数据分析中的基本概念，同时，为提高读者对数据分析技术的综合运用能力，在各个章节中还设置了项目实践的综合训练和思考练习等内容。 三、教学条件要求 操作系统：Windows 7 开发工具：Python3.6.3，PyCharm、Jupyter notebook

四、课程的主要内容及基本要求第一章数据分析概述 第二章Python与数据分析

第三章Python语言基础 第四章NumPy数组与矢量计算

python数据分析学习方法

python数据分析学习方法 数据分析是大数据的重要组成部分，在越来越多的工作中都扮演着重要的角色，Python可以利用各种Python库，如NumPy、pandas、matplotlib以及IPython 等，高效的解决各式各样的数据分析问题，那么该如何学习Python数据分析呢？ 大数据作为一门新兴技术，大数据系统还不完善，市场上存在的资料也很零散，只有少数大数据资深技术专家才掌握真正的大数据技术，老男孩教育徐培成老师拥有丰富的大数据实践经验，掌握大数据核心技术，大数据实战课程体系完善，能够让学员学到真本领！ 老男孩教育Python与数据分析内容： 1. Python介绍、Python环境安装、Python体验 2. Python基础、语法、数据类型、分支、循环、判断、函数 3. Python oop、多线程、io、socket、模块、包、导入控制 4. Python正则表达式、Python爬虫实现 5. 行列式基础、转置、矩阵定义、矩阵运算、逆矩阵、矩阵分解、矩阵变换、矩阵的秩 6. Python对常用矩阵算法实现 7. Python常用算法库原理与使用、numpy、pandas、sklearn 8. 数据加载、存储、格式处理 9. 数据规整化、绘图与可视化 Python与数据分析是老男孩教育大数据开发课程的一部分，除此之外，老男孩教育大数据开发课程还包括：Java、Linux、Hadoop、Hive、Avro与Protobuf、

ZooKeeper、HBase、Phoenix、Flume、SSM、Kafka、Scala、Spark、azkaban等，如此全面的知识与技能，你还在等什么？赶紧报名学习吧！

常用Python数据分析工具汇总

常用Python数据分析工具汇总 Python是数据处理常用工具，可以处理数量级从几K至几T不等的数据，具有较高的开发效率和可维护性，还具有较强的通用性和跨平台性。Python可用于数据分析，但其单纯依赖Python本身自带的库进行数据分析还是具有一定的局限性的，需要安装第三方扩展库来增强分析和挖掘能力。 Python数据分析需要安装的第三方扩展库有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等，以下是对该第三方扩展库的简要介绍： 1. Numpy Python没有提供数组功能，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。 2. Pandas Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Series、DataFrame 等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。 3. SciPy SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等，这些对数据分析和挖掘十分有用。 4. Matplotlib

Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的Python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口，可以方便用户轻松掌握图形的格式，绘制各类可视化图形。 5. Scikit-Learn Scikit-Learn是Python常用的机器学习工具包，提供了完善的机器学习工具箱，支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库，其依赖于Numpy、Scipy和Matplotlib等。 6. Keras Keras是深度学习库，人工神经网络和深度学习模型，基于Theano之上，依赖于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。 7. Gensim Gensim是用来做文本主题模型的库，常用于处理语言方面的任务，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。 8. Scrapy Scrapy是专门为爬虫而生的工具，具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能，可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。 以上是对Python数据分析常用工具的简单介绍，有兴趣的可以深入学习研究一下相关使用方法！

Python基本数据统计分析

基本数据统计分析 Python 数据处理、分析、可视化与数据化运营 06

本章学习目标 了解描述性统计分析各个指标的含义 掌握交叉对比和趋势分析的基本方法与技巧 掌握结构与贡献分析的应用场景以及实现方法 重点分组与聚合分析的常用方法 掌握相关性分析的主要方法以及如何解读相关性分析结果了解漏斗、路径和归因分析基本概念

准备数据 使用Excel的DMEO数据 本节所用数据为公用数据，读取excel的demo数据。用法示例： import pandas as pd # ① import numpy as np # ② raw_data = pd.read_excel('demo.xlsx') # ③ print(raw_data.head(3)) # ④

准备数据 先将province转换为字符串 在字段中的PROVINCE 列本身是分类含义，因此将其转换为字符串类型。用法示例： raw_data['PROVINCE'] = raw_data['PROVINCE'].astype(str)

准备数据 使用describe查看描述性统计分析信息 用法示例： desc_data = raw_data.describe(include='all').T # ①获得所有字段的描述信息 desc_data['polar_distance'] = desc_data['max']- desc_data['min'] # ②得到极差（或极距）desc_data['IQR'] = (desc_data['75%']-desc_data['25%'])/2 # ③计算四分位差 desc_data['days_int'] = desc_data['last']-desc_data['first'] # ④基于last和first差值计算日期间隔desc_data['dtype'] = raw_data.dtypes # ⑤获取所有列的字段类型 desc_data['all_count'] = raw_data.shape[0] # ⑥获取所有列的总记录数量 print(desc_data.columns) # ⑦

用Python做数据分析必知的语法和函数整理

用一张示意图表示Python变量和赋值的重点： 例如下图代码，“=”的作用就是赋值，同时Python会自动识别数据类型:整型数据 整型数据 字符串数据 字符串数据

字典使用键-值（key-value）存储，无序，具有极快的查找速度。以上面的字典为例，想要快速知道周杰伦的年龄，就可以这么写： zidian['周杰伦'] >>>'40' dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的,也就是说，"章泽天"并非是在"刘强东"的后面。 DataFrame： DataFrame可以简单理解为Excel里的表格格式。导入pandas包后，字典和列表都可以转化为DataFrame，以上面的字典为例，转化为DataFrame是这样的： import pandas as pd df=pd.DataFrame.from_dict(zidian,orient='index',columns=['age'])#注意DataFrame的D和F是大写df=df.reset_index().rename(columns={'index':'name'})#给姓名加上字段名 和excel一样，DataFrame的任何一列或任何一行都可以单独选出进行分析。 以上三种数据类型是python数据分析中用的最多的类型，基础语法到此结束，接下来就可以着手写一些函数计算数据了。

2.从Python爬虫学循环函数 掌握了以上基本语法概念，我们就足以开始学习一些有趣的函数。我们以爬虫中绕不开的遍历url为例，讲讲大家最难理解的循环函数for的用法： A.for函数 for函数是一个常见的循环函数，先从简单代码理解for函数的用途： zidian={'刘强东':'46','章泽天':'36','周杰伦':'40','昆凌':'26'} for key in zidian: print(key) >>> 刘强东 章泽天 周杰伦 昆凌 因为dict的存储不是按照list的方式顺序排列，所以，迭代出的结果顺序很可能不是每次都一样。默认情况下，dict迭代的是key。如果要迭代value，可以用for value in d.values()，如果要同时#迭代key和value，可以用for k, v in d.items() 可以看到，字典里的人名被一一打印出来了。for 函数的作用就是用于遍历数据。掌握for函数，可以说是真正入门了Python函数。 B.爬虫和循环 for函数在书写Python爬虫中经常被应用，因为爬虫经常需要遍历每一个网页，以获取信息，所以构建完整而正确的网页链接十分关键。以某票房数据网为例，他的网站信息长这样：

常用的Python数据分析工具

常用的Python数据分析工具 Python是数据处理常用工具，可以处理数量级从几K至几T不等的数据，具有较高的开发效率和可维护性，还具有较强的通用性和跨平台性。Python可用于数据分析，但其单纯依赖Python本身自带的库进行数据分析还是具有一定的局限性的，需要安装第三方扩展库来增强分析和挖掘能力。 Python数据分析需要安装的第三方扩展库有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等，以下是对该第三方扩展库的简要介绍： 1. Numpy Python没有提供数组功能，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。 2. Pandas Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Series、DataFrame 等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。 3. SciPy SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等，这些对数据分析和挖掘十分有用。 4. Matplotlib

Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的Python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口，可以方便用户轻松掌握图形的格式，绘制各类可视化图形。 5. Scikit-Learn Scikit-Learn是Python常用的机器学习工具包，提供了完善的机器学习工具箱，支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库，其依赖于Numpy、Scipy和Matplotlib等。 6. Keras Keras是深度学习库，人工神经网络和深度学习模型，基于Theano之上，依赖于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。 7. Gensim Gensim是用来做文本主题模型的库，常用于处理语言方面的任务，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。 8. Scrapy Scrapy是专门为爬虫而生的工具，具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能，可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。 以上是对Python数据分析常用工具的简单介绍，有兴趣的可以深入学习研究一下相关使用方法！

Python数据分析入门教程(二)：数据预处理

作者 | CDA数据分析师 从菜市场买来的菜总有一些不太好的，所以把菜买回来以后要先做一遍预处理，把那些不太 好的部分扔掉。现实中大部分的数据都类似于菜市场的菜品，拿到以后都要先做一次预处理。常见的不规整的数据主要有缺失数据、重复数据、异常数据几种，在开始正式的数据分许之前，我们需要先把这些不太规整的数据处理掉。 一、缺失值的处理 缺失值就是由某些原因导致部分数据为空，对于为空的这部分数据我们一般有两种处理方式，一种是删除，即把含有缺失值的数据删除；另一种是填充，即把缺失的那部分数据用某个值 代替。 1、缺失值查看 对缺失值进行处理，首先要把缺失值找出来，也就是查看哪列有缺失值。 （1）Excel实现 在Excel中我们先选中一列没有缺失值的数据，看一下这一列数据共有多少个，然后把其他 列的计数与这一列进行对比，小于这一列数据个数的就代表有缺失值，差值就是缺失的个数。下图中非缺失值列的数据计数为5，性别这一列的计数为4，这就表示性别这一列有1个缺失值。 如果想看整个数据表中每列数据的缺失情况，则要挨个选中每一列去判断该列是否有缺失值。如果数据不是特别多，你想看具体是哪个单元格缺失，则可以利用定位条件（按快捷键 Ctrl+G可弹出定位条件的对话框）查找。在定位条件的对话框中选择空值，单击确定就会把 所有的空值选中，如下图所示：

通过定位条件把缺失值选出来的结果，如下图所示： （2）Python实现 在Python中直接调用info（）方法就会返回每一列值的缺失情况。关于info（）方法我们在前面就用过，但是没有说明这个方法可以判断数据的缺失情况。 Python中缺失值一般用NaN表示，从用info（）方法的结果来看，性别这一列是3non-null obxxxxject，表示性别这一列有3个非null值，而其他列有4个非null值，说明性别这一列有一个null值。

python数据分析与挖掘

经过数据探索与数据预处理，得到了可以直接建模的数据。根据挖掘目标和数据形式可以建立模型，包括：分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式和偏差检测等。 分类与预测 分类和预测是预测问题的两种主要类型，分类主要是预测分类标号（离散属性），而预测主要是建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值。 分类 分类是构造一个分类模型，输入样本的属性值，输出对应的类别，将每个样本映射到预先定义好的类别。分类模型建立在已有类标记的数据集上，模型在已有样本上的准确率可以方便的计算，所以分类属于有监督的学习。 分类算法分两步：第一步是学习，通过归纳分析训练样本集来建立分类模型得到分类规则；第二步是分类，先用已知的测试样本集评估分类规则的准确率，如果可以接受，则用该模型对未知标号的待测样本集进行预测。 预测 预测是指建立两种或两种以上变量间相互依赖的函数模型，然后进行预测或控制。 预测模型也分两步，第一步是通过训练集建立预测属性的函数模型；第二步在模型通过检验后进行预测或控制。 常用分类与预测算法

聚类分析 与分类不同，聚类分析是在没有给定划分类别的情况下，根据数据相似度进行样本分组的一种方法。与分类模型需要使用有类标记样本构成的训练数据不同，聚类模型可以建立在无类标记的数据上，是一种非监督的学习方法。 聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根据数据自身的距离或相似度将其划分为若干组，划分的原则是组内距离最小化而组间（外部）距离最大化。 常用聚类分析算法

关联规则 关联规则分析是数据挖掘中最活跃的研究方法之一，目的是在一个数据集中找出各项之间的关联关系，而这种关系并没有在数据中直接表示出来。 比如一个常见的例子，在美国，一般都是男士下班后顺便去买尿布，而他们通常会顺带买啤酒，那么超市就把啤酒摆放在靠近婴儿尿布的位置，满足了客户的体验，更提高了业绩。就是通过大量的历史数据的分析，得到这两种商品之前的密切关联，因而做出上面的决 时序模式

Python数据分析与应用-pandas统计分析基础(1)

pandas统计分析基础

1掌握DataFrame的常用操作目录 读写不同数据源的数据2转换与处理时间序列数据 3

1.数据库数据读取 ?pandas提供了读取与存储关系型数据库数据的函数与方法。除了pandas库外，还需要使用SQLAlchemy库建立对应的数据库连接。SQLAlchemy配合相应数据库的Python连接工具（例如MySQL数据库需要安装mysqlclient或者pymysql库），使用create_engine函数，建立一个数据库连接。 ?creat_engine中填入的是一个连接字符串。在使用Python的SQLAlchemy时，MySQL和Oracle数据库连接字符串的格式如下 数据库产品名+连接工具名：//用户名:密码@数据库IP地址:数据库端口号/数据库名称？charset = 数据库数据编码

1.数据库数据读取 ?read_sql_table只能够读取数据库的某一个表格，不能实现查询的操作。 pandas.read_sql_table(table_name, con, schema=None, index_col=None, coerce_float=True, columns=None) ?read_sql_query则只能实现查询操作，不能直接读取数据库中的某个表。 pandas.read_sql_query(sql, con, index_col=None, coerce_float=True) ?read_sql是两者的综合，既能够读取数据库中的某一个表，也能够实现查询操作。 pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, columns=None)

python数据分析

几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。 目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析 o Python v/s o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序

2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构 o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析 o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python：

智慧树Python数据分析与数据可视化

xx树Python数据分析与数据可视化答案 第一章单元测试 1、缩进对于Python程序至关重要。 A:错 B:对 正确答案:【对】 2、在Python 3.x中不能使用汉字作为变量名。 A:对 B:错 正确答案:【错】 3、下面哪些是正确的Python标准库对象导入语句？ A:from math import B:import math.sin as sin C:from math import sin D:import math. 正确答案:【from math import *; from math import sin】 4、Python支持面向对象程序设计。 A:对 B:错

正确答案:【对】 5、下面属于Python编程语言特点的有？ A:扩展库丰富 B:代码运行效率高 C:支持命令式编程 D:支持函数式编程 正确答案:【扩展库丰富; 支持命令式编程; 支持函数式编程】 第二章单元测试 1、已知列表x = [1, 2, 1, 2, 3, 1]，那么执行x.remove(1)之后，x的值为[2, 2, 3]。 A:对 B:错 正确答案:【错】 2、已知列表x = [1, 2, 3]，那么执行y = x.reverse()之后，y的值为[3, 2, 1]。 A:对 B:错 正确答案:【错】 3、Python语言中同一个集合中的元素不会重复，每个元素都是唯一的。 A:错

B:对 正确答案:【对】 4、表达式3 > 5 and math.sin(0)的值为0。A:对 B:错 正确答案:【错】 5、表达式4 < 5 == 5的值为True。 A:错 B:对 正确答案:【对】 第三章单元测试 1、生成器表达式的计算结果是一个元组。 A:错 B:对 正确答案:【错】 2、包含列表的元组可以作为字典的“键”。 A:错 B:对 正确答案:【错】 3、列表的rindex()方法返回指定元素在列表中最后一次出现的位置。A:对 B:错

教学大纲_Python数据分析

《Python数据分析》教学大纲 课程编号：120973B 课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课 √专业必修课□专业选修课 □学科基础课 总学时： 48 讲课学时：16 实验（上机）学时：32 学分：1+2 适用对象：数据科学与大数据技术 先修课程：计算机基础 一、教学目标 该课程是针对数据科学与大数据专业本科学生开设的，其主要目的是教会学生能够利用python语言处理和分析实际数据。本课程以实际工作中的数据进行实训教学，达到的教学目标是：增强学生实际动手解决问题的能力，掌握python编程的基础，学会利用python处理和分析实际数据。 二、教学内容及其与毕业要求的对应关系 重点讲授python编程基础、数据结构和数据预处理和常用统计分析方法的基本思路和软件实现，python面向对象的编程是本课程的难点内容，课程拟结合实际工作中的案例数据对该部分内容进行举一反三来强化学生的学习和训练学生的数据分析思维。课程内容以多媒体的课件讲授为主，同时上机应用python对统计分析的各常用方法进行实现，上机完成每种方法的练习。采用课堂练习和课后作业方式对学生掌握知识情况进行考核，建议采用开卷或论文方式进行课程考核，本课程平时成绩占30%，期末考试成绩占70%。 三、各教学环节学时分配

以表格方式表现各章节的学时分配，表格如下：（宋体，小四号字） 教学课时分配 四、教学内容 第1章 Python环境与编程基础 1.1 python系统配置 1.2 python基础知识 1.2.1 python帮助 1.2.2 python标识符 1.2.3 行与缩进 1.2.4 python对象 1.2.5 数字与表达式 1.2.6 运算符 1.2.7 字符串 1.2.8 日期和时间 教学重点、难点：python的环境配置与面向对象的编程基础 课程的考核要求：了解python环境与界面、运行方式；理解python一切皆对象，掌握python编程基础，灵活应用编程的基本构成。 复习思考题： 1、搜集行业需求数据，了解python在大数据析领域的地位。 2、如何理解python中的“一切皆对象”？ 第2章数据结构与序列 2.1 列表 2.2 元组 2.3 字典 2.4 集合 2.5 推导式

python数据分析教案资料

p y t h o n数据分析

python数据分析(pandas) 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。

目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析 o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序 2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构 o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析

o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python： ?开源——免费安装 ?极好的在线社区 ?很容易学习 ?可以成为一种通用的语言，用于基于Web的分析产品数据科学和生产中。

《Python数据分析程序基础》课程大纲--34课时

《Python数据分析程序基础》教学大纲 基本信息 课程名称：《Python数据分析程序基础》 课程代码：061146 课程类别：专业限选课 建议学时：34学时（理实一体化） 学分：2学分 适应对象：计算机应用、软件技术、大数据技术与应用、云计算技术与应用专业建设团队：3～5人以上团队 一、课程的地位、性质和任务 《Python数据分析程序基础》是软件技术等相关专业的专业限选课程。主要讲述Python程序设计的基础知识和相关技术。是计算机应用、软件技术、大数据技术与应用、云计算技术与应用专业的专业基础课程。 《Python数据分析程序基础》课程的教学目的是学生通过学习该课程，掌握Python 程序设计语言的基本知识和使用Python语言进行软件开发的思想和基本方法，进而掌握程序设计的基本步骤和通用方法，提高通过编写程序解决实际问题的能力，为今后进一步使用数据采集和分析等大数据及人工智能方面的运用打好基础。课程着眼于学生的长远发展，重点培养其软件开发、大数据及人工智能领域岗位基本工作技能、职业素养、社会适应能力、交流沟通能力、团队协作能力、创新能力和自主学习能力。 二、课程教学基本要求 本课程的主要目标是培养学生的Python语言使用的基本技能。要求学生掌握Python基本语法、字符串、列表、元组、字典、文件的读写、函数与模块等基础知识。学生首先了解Python的特点、发展及推荐学习方法，然后学习Python数据分析程序基础语法、流程控制语句、数据类型、函数、模块等。 课程根据“自主式一体化教学”模式，按照Python的有关知识由浅入深、从易到难进行教学，课后布置实训与习题练习，实现“教、学、做”一体，从而切实提高学生的持续发展能力。 三、课程的内容 课程基于Python3，主要进行Python基本语法、元组、列表、字典、文件的读写、函数与模块等Python数据分析程序基础知识的讲授。具体内容如下。 1．认识Python。包括Python发展历程、特点及应用领域，开发环境的搭建及程序的打包发布，并给出了Python学习方法的建议。需要读者独立完成开发环境的搭建并