文档介绍：
python数据分析
下面(xià mian)是我为大家整理的python数据分析,供大家参考。
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python数据分析(pandas)
几年后发生了。在已经供应了
，但仍旧有大量的模块只工作在
。假如你打算将Python用于详细的应用，如Web开发这种高度依靠外部
模块的，。
3. ，。
为什么选择Python
- -可修编.
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！Python开发者修正了一些固有的问题和小缺点，以此为将来建立一
个强大的根底。这些可能不是很相关，但最终会很重要。
！ .X族发布的最终一个版本，并且最终每个人都要转移到
。
Python 3在过去5年已经发布的稳定版本，并将接着。

没有明确的赢家，但我想，底线是，你应当专注于学****Python语言。版本之间的转换应当只是一个时间问题。敬请期盼，不久的将来一个特地比照Python X的文章！
怎样安装Python
有两种方法安装Python
•你可以干脆从工程下载Python，然后单独安装你想要的组件和库
•或者，你可以下载并安装一个包，它附带了预装的库。我建议您下载Anaconda。另一种选择是Enthought Canopy Express。
其次种方法供应了一个幸免麻烦的安装，因此我会引荐给初学者。这种方法是你必需等待整个包进展升级，即使你只是对一个单一的库的最新版本感爱好。它应当不重要，直到和除非，直到和除非，你正在做的尖端统计探究。
选择开发环境
一旦你已经安装了Python，选择环境可以有许多种选择。这里是3个最常见的选择：
•终端/基于Shell
•IDLE(默认环境)

•iPython notebook ——类似于R的markdown
- -可修编.
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- -可修编.
而环境权取决于你的须要，我个人更喜爱iPython notebook 一点。它供应了很多良好的功能，编写代码的同时还可以用于记录，你