python怎么創(chuàng)建數(shù)據(jù)幀？1.從外部文件生成(如csv、xlsx、Jason、html)。2.由字典生成python做數(shù)據(jù)分析相對于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析究竟強(qiáng)在哪？傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析一般是指在傳統(tǒng)統(tǒng)計分析方法的基

python怎么創(chuàng)建數(shù)據(jù)幀？

1.從外部文件生成(如csv、xlsx、Jason、html)。

2.由字典生成

python做數(shù)據(jù)分析相對于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析究竟強(qiáng)在哪？

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析一般是指在傳統(tǒng)統(tǒng)計分析方法的基礎(chǔ)上，通過Excel、SPSS或SAS工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

與Excel相比，Python可以處理更大的數(shù)據(jù)集，建立復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。綜上所述，與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析相比，使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析有以下三個優(yōu)勢:

Python，一個豐富的數(shù)據(jù)分析擴(kuò)展包，有豐富的數(shù)據(jù)分析第三方庫，比如Numpy，Pandas，Matplotlib，PyMySQL等等。

Numpy:一個開源的數(shù)值計算框架，可以處理向量、矩陣等各種問題。相當(dāng)于一個迷你MATLAB，小巧又免費！

Pandas:基于Numpy，對時間序列分析提供了很好的支持，對數(shù)據(jù)預(yù)處理和連接外部數(shù)據(jù)文件有很強(qiáng)的支持。借助熊貓，Python可以輕松連接外部數(shù)據(jù)源，如csv、xlsx、json等文件。

Matplotlib:一個優(yōu)秀的數(shù)據(jù)可視化庫，可以繪制常用的數(shù)據(jù)分析圖表和三維圖形。

PyMySQL: Python可以輕松連接MySQL數(shù)據(jù)庫，分析數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。

簡單地說，Excel可以做Python可以做的一切，但是Excel可以 不要做強(qiáng)大的編程和復(fù)雜的分析。但是需要注意的是，在某些情況下，Python可以做到，但是沒有Excel方便。

強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫許多數(shù)據(jù)分析問題可以 傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法無法解決，需要更強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。Python中的scikit-learn可以實現(xiàn)幾乎所有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，調(diào)用起來非常方便。

監(jiān)督學(xué)習(xí)算法:線性回歸，分類算法，如K最近鄰算法，決策樹，邏輯回歸，SVM和集成學(xué)習(xí)方法。

無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法:聚類分析，相關(guān)性分析。

大數(shù)據(jù)平臺下的分析隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加，很多公司使用大數(shù)據(jù)技術(shù)來處理數(shù)據(jù)，比如Hadoop、Spark等。

Python結(jié)合Spark可以對大數(shù)據(jù)平臺下的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘。

最后，也是最重要的，Python是免費的，大部分?jǐn)?shù)據(jù)分析工具都是收費的，價格也不低。

綜上所述，Python在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域非常受歡迎！