为什么推荐Python做数据分析？如何学习？
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了为什么推荐Python做数据分析？如何学习？相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
用一个小例子，看看Python和Java读取CSV文件并进行数据分析时的代码量和难度。
假设我们有一个CSV文件，其中包含某个城市每个月的平均温度和降雨量数据。我们需要读取这个CSV文件，并计算该城市每年的平均温度和降雨量。以下是使用Python和Java分别实现这个任务的代码。
Python代码：
import pandas as pd
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv("city_weather.csv")
# 计算每年的平均温度和降雨量
df["year"] = pd.to_datetime(df["date"]).dt.year
yearly_data = df.groupby("year").mean()
print(yearly_data)Java代码：
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class CityWeatherAnalysis
public static void main(String[] args) throws IOException
// 读取CSV文件
BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("city_weather.csv"));
String line = reader.readLine();
Map<Integer, Double> tempSumByYear = new HashMap<>();
Map<Integer, Double> rainSumByYear = new HashMap<>();
Map<Integer, Integer> countByYear = new HashMap<>();
while ((line = reader.readLine()) != null)
String[] fields = line.split(",");
int year = Integer.parseInt(fields[0].substring(0, 4));
double temp = Double.parseDouble(fields[1]);
double rain = Double.parseDouble(fields[2]);
if (!tempSumByYear.containsKey(year))
tempSumByYear.put(year, 0.0);
rainSumByYear.put(year, 0.0);
countByYear.put(year, 0);
tempSumByYear.put(year, tempSumByYear.get(year) + temp);
rainSumByYear.put(year, rainSumByYear.get(year) + rain);
countByYear.put(year, countByYear.get(year) + 1);
reader.close();
// 计算每年的平均温度和降雨量
for (int year : tempSumByYear.keySet())
double avgTemp = tempSumByYear.get(year) / countByYear.get(year);
double avgRain = rainSumByYear.get(year) / countByYear.get(year);
System.out.println(year + "," + avgTemp + "," + avgRain);
可以看出，Python的代码量明显是更少的，而且相对来说好理解一些。这是因为Python有很多专门用于数据科学的库，比如Pandas，可以比较轻松的进行数据分析，Java呢就需要手动解析CSV文件并计算平均值了。
一、Python+数据分析怎么学
学习Python数据分析可以按照下面顺序
- 学习Python基础知识：学习Python语言的基础知识，包括语法、数据类型、控制流、函数等。这些基础知识是理解Python数据分析的基础。
- 学习数据分析库：Python有许多用于数据分析的库，例如NumPy、Pandas、Matplotlib和Seaborn等。学习这些库的基础知识，包括数据类型、数据结构、数据处理、可视化等。
- 实践项目：通过实践项目来巩固所学知识和技能。可以从一些简单的数据分析项目入手，例如数据清洗、可视化、探索性分析等。
- 学习高级主题：学习高级主题，例如机器学习、深度学习、自然语言处理等。这些主题扩展了数据分析的能力和应用范围。
想要用Python实现数据分析，需要学习
数据采集和清洗：首先，你需要从数据源中采集数据并进行清洗。这可能涉及到Web API、数据库、CSV文件等多种数据源，并需要使用Python库进行数据清洗和处理，例如Pandas、Numpy等。
数据分析和可视化：一旦你已经收集到数据，需要进行分析和可视化。这可能涉及到使用Python的Pandas、Numpy和Matplotlib等库来计算和可视化数据。
统计分析：你需要掌握一些基本的统计学知识，例如概率、假设检验和回归分析等，以便你可以使用Python中的Scipy和Statsmodels等库进行统计分析。
机器学习和人工智能：如果你想进行更高级的分析，例如机器学习和人工智能，你需要掌握一些基本的机器学习和人工智能知识，并使用Python中的Scikit-learn、Tensorflow等库来实现这些分析。
数据库管理：你可能需要使用Python来管理和处理数据库。例如，你可以使用Python的Sqlalchemy库来连接和管理数据库，并使用Pandas来进行数据读取和写入。
二、Python学习资源
Python入门教程：
知乎学习版块547集的Python入门教程，可以让你的Python基础非常扎实。
Python 入门教程完整版（全 547 集） - 1. ubuntu 基本安装www.zhihu.com/education/video-course/1483111485588742145
Python学习的简易步骤：找到目标 —> 了解Python —> 知道变量/算法/解释器 —> 数据类型 —> 列表和元祖 —> 字符串 —> 字典 —> 循环 —> 面向对象 —> 项目实战；
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| 内容 | 知识点 |
|---|---|
| 计算机组成原理 | 计算机组成部分、操作系统分类、B/S和C/S架构、理解软件与硬件的区别 |
| Python变量以及开发环境 | 字符串、数字、字典、列表、元祖等 |
| 流程控制语句 | 程序的执行顺序，顺序执行、循环执行、选择执行 |
| 函数 | 定义函数、调用函数、函数的嵌套、递归函数 |
| 文件的基本操作 | 文件的打开、编辑、关闭 |
| 面向对象编程 | 类对象、实例对象、定义类、实例化对象 |
| 异常处理 | 学会捕捉异常、自定义异常 |
| 模块和包 | 理解模块和包的概念并学会使用 |
| 飞机大战游戏制作 | 自己独立完成飞机大战游戏 |
Python进阶内容
- 掌握网络编程技术，能够实现网络通讯
- 知道通讯协议原理
- 掌握开发中的多任务编程实现方式
- 知道多进程多线程的原理
本套课程是帮助大家掌握多任务实现的并行和并发，掌握多进程实现多任务以及多线程实现多任务，带大家了解合理搭配多进程和线程。
SQL基础
本套课程学习结束后，可以掌握数据库的基本操作，也可以掌握数据库的增删改查。掌握Python操作数据库CRUD。
在这里一共是有两套相关的路线图，大家作为学习参考。每一套打开之后都是有完整的课程：
黑马程序员Python：2023年Python+大数据学习路线图2
https://zhuanlan.zhihu.com/p/450898507
请推荐一个人工智能学习路线图？5 赞同 · 2 评论回答https://www.zhihu.com/question/327809761/answer/2313592372
上面这两套学习路线图是以就业方向的！但是不影响大家作为学习参考。因为这两套学习路线图，从Python的基础知识 web相关 爬虫相关 数据分析 人工智能，已经全部覆盖了。
三、数据可视化
- 如果是数据分析，接下来还需要掌握可视化工具。
- 如果是数据开发，那么要学的还很多！
题主问的是数据分析方向需要Python基础，到这里就可以了。可视化工具，我们简单聊聊。
数据可视化，是便于汇报工作，便于让被人对我们的数据更好理解。图形是比密密麻麻的文字更便于理解的，在这里给大家推荐三款好用的工具：
- （1）Cognos：Cognos拥有强大的数据库平台。但是Cognos并不适合小白，因为它需要用户有很好的数据分析基础。
- （2）Tableau：Tableau的可视化功能非常能打，操作也简单。用户只需在简单配置，拖拖拽拽就可以完成数据分析。
- （3）FineBI：Cognos和Tableau的确非常好用，但是它们是两款国外软件，相关的学习资料比较少。而FineBI是一款国内软件，我们可以在各大平台找到海量的学习教程。同时，运用FineBI进行部署非常方便。
数据分析光懂技术还不行，还需要具备以下软技能：
熟悉熟练业务，对于自学的小伙伴，这方面就会有点难，但是大家可以通过看书拓展一些认知；
沟通能力，数据分析师就业之后需要将自己的分析结果清楚的表达出来，说不出来那结果就跟着不重要了。
有业务经验，很好的沟通能力了之后，就要开始学习有效的数据分析方法了，这都需要大量的实战。一些课程分享给大家：
- Python 数据挖掘基础教程 - csv 文件的读取与存储
- 2022 Hadoop 入门视频教程 - Hadoop 导学
- 4 天 Spark 3.2 入门到精通（Python 语言） - PySpark 导学
- 大数据 Hive+Spark 离线数仓工业项目 - 课程目标
- 大数据项目实战：企业级离线数据仓库 - 教育项目的基本介绍
希望这些内容，可以帮助到想要深入了解数据分析的同学们，在此之外Excel也很重要昂~希望大家都有美好的未来。任何方向问题都可以找 @黑马程序员！
以上是关于为什么推荐Python做数据分析？如何学习？的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
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