python的数据分析-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python的数据分析的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python的数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. 怎么用python处理和分析Excel数据？
2. python做可视化数据分析，究竟怎么样？

怎么用python处理和分析excel数据？

使用 Python 处理和分析 Excel 数据，可以通过以下步骤：

1. 安装相关库：如 pandas 库，它提供了强大的数据处理功能。

2. 读取 Excel 文件：使用 pandas 的 read_excel() 函数读取文件。

3. 选择工作表或单元格：指定要处理的工作表或特定单元格。

4. 数据清洗和预处理：包括删除空值、处理缺失值等。

5. 数据分析：进行统计分析、数据可视化等。

6. 数据筛选和过滤：根据条件选择所需的数据。

7. 数据转换和变形：进行数据格式的转换。

8. 数据合并和连接：将多个 Excel 文件的数据进行合并。

9. 数据输出：将处理后的数据保存为新的 Excel 文件或其他格式。

在处理和分析 Excel 数据时，需要熟悉 Python 的基本语法和 pandas 库的功能。同时，根据具体的需求选择合适的方法和工具。

python做可视化数据分析，究竟怎么样？

当然非常不错，作为一门应用广泛的编程语言，python第三方库扩展丰富，针对数据可视化，提供了许多高效、简便的包可以直接使用，下面我简单介绍3个，分别是matplotlib、seaborn和pyecharts，感兴趣的朋友可以尝试一下：

老牌工具matplotlib

这是python一个非常著名的可视化工具，相信许多做过可视化的朋友都对matplotlib非常熟悉，专业强大、功能齐全、扩展丰富，几乎你能想到的各种图表，matplotlib都可以轻松办到，小到常见的柱状图、饼状图、折线图，大到复杂的动图、三维图、自定义图，matplotlib都有深入涉及，种类繁多，代码齐全，如果你想做数据可视化，绘制专业的图表以供显示，可以使用一下matplotlib，效果非常不错：

精简封装seaborn

这也是一个非常不错的python可视化包，基于matplotlib开发，对matplotlib的复杂参数和调用做了精简封装，因此使用起来更方便，也更容易入手，常见的散点图、曲线图、柱状图、饼状图、热力图、箱型图、小提琴图，这个库都有深入涉及，demo丰富，代码齐全，官方教程详细，如果你想快速绘制专业强大的图表，简化复杂的参数配置，可以使用一下seaborn，代码更少，也更容易学习：

简单易用pyecharts

使用过echarts的朋友应该对pyecharts非常熟悉了，python对echarts的一个简单封装和调用，借助于echarts强大的数据可视化功能，pyecharts也可以轻松绘制各种图表，常见的柱状图、饼状图、散点图、曲线图，复杂的地图、树图、k线图、仪表盘、地理图、三维图，pyecharts都可以轻松办到，专业强大、制图漂亮、简单易用，如果你想绘制简洁大方的图表，基于web页面进行显示，可以使用一下pyecharts，效果非常不错：

目前就分享这3个不错的python可视化库吧，其实还有许多其他包也可以直接使用，像ggplot、bokeh等也都非常不错，只要你有一定python基础，熟悉一下相关代码和示例，很快就能掌握的，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。

Python做数据可视化，可以调用的第三方库有十几个：pyecharts、matplotlib、Seaborn、HoloViews、Altair、PyQtGraph、Bokeh、pygal、VisPy、NetworkX、Plotly、geoplotlib、folium、vincent等。

作为初学者，建议从pyecharts、matplotlib、Seaborn中选一个库来进行深入学习。我个人比较喜欢用pyecharts来进行数据分析和可视化展示，主要是百度开源的eCharts提供了特别丰富的可视化组件及交互模式。

我推荐pyecharts，主要有三点理由：

（1）API设计非常简洁，支持链式调用，写法很优雅。

（2）多种可选主题，拥有丰富的参数设置，支持词云、可视化地图等多种组件。

（3）可交互的可视化效果，能够直接移植到PPT中，方便进行数据分析的结论展现。

pyecharts通过简单的4步即可实现数据可视化：

以一个简单的词云为例，讲解涉及到的4个步骤。

c = (

WordCloud()

.add("", words, word_size_range=[20, 100], shape=SymbolType.DIAMOND)

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="清朝状元姓氏图"))

.render("wordcloud_diamond.html")

)

第一步，设置通用项。包括图表主题、生成文件类型等，一般保持默认即可得到较为不错的图表，但希望尝试新的风格时则可调用主题接口。

上述代码中，WordClound()的括号中无任何参数，也就是没有对词云进行通用项的设置，直接使用了默认的通用设置。

第二步，选择图表。pyecharts提供了几乎常用的所有图表类型，除了柱状图、折线图、饼图、散点图这4大通用可视化图表外，还包括词云、地图、箱线图、K线图等专用图表。

例子中用.add()的方式，将词云进行初始化、添加数据(名为words的词组)、设置词云的显示范围(word_size_range)以及词云的展现形式(shape参数）。

WordCloud()

.add("", words, word_size_range=[20, 100], shape=SymbolType.DIAMOND)

第三步，设置图表参数。pyecharts提供了3类图表参数设置类型，分别是图表设置项、通用设置项、系列设置项，包含两个设置接口：set_global_opts(), set_series_opts()。

例子中调用了set_global_opts接口：

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="清朝状元姓氏图"))

第四步，输出结果。pyecharts主要使用两种方式来进行可视化输出，render()输出网页、render_notebook()仅在jupyter中即时展现。

例子中使用了render()的方式输出到一个叫“wordcloud_diamond.html”的HTML文件中。

python调用pyecharts制作出来的词云

希望以上的内容对你有所帮助，欢迎大家评论、留言。

到此，以上就是小编对于python的数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于python的数据分析的2点解答对大家有用。