文档介绍：基于python数据分析技术的数据整理与分析研究该论文来源于网络,本站转载的论文均是优质论文,供学****和研究使用,文中立场与本网站无关,版权和著作权归原作者所有,如有不愿意被转载的情况,请通知我们删除已转载的信息,如果需要分享,请保留本段说明。摘要:在数据爆炸的时代,数据的价值被人们广泛的关注,大数据一词也应运而生。之所以叫大数据,是因为数据体积庞大,且数据类型繁杂。如何挖掘数据背后的内涵,如何分析看似杂乱无章的数据背后的意义等,成为人们津津乐道并广泛研究的问题。Python作为一种操作性高,上手简单,功能齐全的工具,被数据分析领域广泛使用。文章将使用python作为主要工具,利用python中所自带与集成的库,对不同类型的数据进行分析,并将其可视化。从而证明python在数据分析领域的可用性。关键词:大数据;分析;python 中图分类号:TP311文献标志码:A文章编号:2095-2945(2020)04-0157-02 Abstract:Inthetimeofdataexplosion,thevalueofdataiswidelyconcerned,andtheterm",pythonwillbeusedfordataanalysisandvisualization. Keywords:bigdata;analysis;python 1工具介紹 Python是一种计算机程序设计语言。由于它的可读性高,集成方法比较多且全面,上手简单,便于理解等优势,被计算机领域及非计算机领域数据分析时广为使用。 ,进行如数据读取,存储,计算,可视化,分析等技术,从数据之中发现隐含的,对决策有参考意义的信息、价值和趋势。因此,数据分析是一个跨越多学科的计算机科学分支,也是挖掘数据价值的重要手段。 2方法及使用库介绍对于数据分析人员来说,熟悉python中集成的多种类型的库是极其重要的。数据分析一般分为以下步骤:获取,保存,读取,计算,可视化,分析。Python中包含大量的集成好的包,使用者可以用简单的方式调取,使得分析过程更加便捷,并稳定性高。所以了解重点库是数据分析的重要一环。 Numpy是python中用于计算的基础模块,还可以处理大型矩阵。Numpy的数据结构容量能够保存任一类型的数据,所以numpy可以整合各种数据,在性能上比python自身嵌套的列表结构要高很多。所以使用python进行数据分析时科学计算的模块大多会使用numpy库。 Pandas是python中读取、保存、设置数据结构类型的主要模块。由于pandas的灵活性,在处理excel中的数据时,可以更加的高效。如读取excel表格,选择性的读取excel表格中的某一列,某一个数据,转换数据类型等。 Matplotlib是python中用于可视化的一个模块。为了使数据更加的便于观察,利于使用者、学****者、分