您好，欢迎收看本视频，我们将开始
python进行数据分析，因此如果您使用excel
例子，你总是想知道我如何使用python这样的东西来
仔细分析我的数据，这就是我们将要研究的
进入现在，因为我们将看看我们如何
可以正确设置python以确保我们可以将其用于数据分析
然后，我们将了解如何访问csv文件
例如典型的excel用例，因此我们如何访问csv文件
以及我们如何访问该文件中的特定列或行
最后，我们如何使用python绘制快速图表
就是这样，这当然只是基础知识，但是您必须
以某种方式开始了，让我们一起开始吧
在这个视频里
首先，我们必须先安装python
我们基本上有两种选择
一种选择是直接下载python
替代方法是使用python发行版
现在有什么区别，我推荐什么
直接下载将意味着您转到python.org
基本上在那里下载好python语言
并实际上非常简单地遵循安装指南
这样做也没有问题
尤其是对于初学者来说，问题是python是一个
开源语言和python是一种非常强大的语言
这意味着您可以将其用于机器学习的数据分析
而且还用于Web开发甚至创建桌面
应用程序，这意味着使用普通的香草python
仅仅我们拥有的纯代码就可以工作
但最好有一些量身定制的
更好地满足您要求的功能
因为如果您要构建网页或要分析数据
您可以想象，您想做不同的事情
使用该语言和该python
带有很多不同的软件包和库
这些增加了额外的功能
该语言的便利功能问题在于
这些软件包不附带直接下载python版本
它确实带有pip python的集成软件包管理器
并使用该pip install命令以防万一您已经在某个地方找到它
您可以安装所需的其他软件包，从而可以正常工作
没什么错，但使用python发行版
特别方便，因为这些
包，因为您可以例如访问anaconda.com
从那里下载python发行版，我们将在后面介绍一下
秒，然后安装python和
与python和
因为增加了便利，我绝对
如果您现在刚开始使用python，建议您使用python发行版
让我们一起去anaconda.com，看看这基本上是如何工作的
因为说实话这很简单
您只需访问anaconda.com，现在就可以向下滚动一点
在这里您可以看到一些蟒蛇产品和您感兴趣的产品
如您所见，应该是anaconda发行版
这是最受欢迎的python数据科学发行版，因此
我认为这不是我们情况下最糟糕的选择，只需立即下载即可
在这里并在
如果是Mac，请点击此处下载
安装程序通过以下方式在此处选择python 3
我会建议什么，然后您可以决定是否要
使用图形安装程序或命令行安装程序，我会
使用图形安装程序是一个更好的界面
然后您只需按照安装说明进行操作
并且已经完成了，因此您基本上可以使用python
现在安装此python后
分布听起来很棒，听起来很容易
肯定是，但是在我们深入研究python代码之前，我们必须考虑一下
还有一件事是我们想要的工作环境
在python中使用，因为编写python代码可以完成很多工作
叛军的不同方式之一就是叛军立场
用于读取评估评估打印和循环
基本上意味着我们可以编写python代码
在我们的命令提示符下或在Mac上的终端中
一般来说，这不是一个大问题，您可以这样做，并且获得它非常不错
开始，您只需要在
您的终端，然后就可以基本开始了
无需额外安装ide
或需要一些代码编辑器，但这只是一个代码
操场，所以我说好开始
很高兴玩，但不是我们将在这里使用的
第二种选择是使用ide
或例如代码编辑器pycharm或vs代码
这些代码编辑器很不错，因为它们带来了一些额外的便利
版本控制或调试等功能以及
特别是如果您来自Web开发领域
您已经习惯了这样的代码编辑器，所以这些都没错
您可以使用代码编辑器，但由于我们不想创建网页，但希望
分析数据有三分之一，在我的情况下
更可取的选择，特别是如果您想开始
进行数据分析，并且使用木星笔记本作为我们的代码
写作环境简单地说木星笔记本意味着
在浏览器中使用定制或
特定于python的界面很酷的地方是它可以运行
在浏览器中，但它在我们的计算机上本地运行，如果
对您来说听起来很奇怪，不用担心，我们将在几秒钟后进行介绍
但是可以在jupiter.org上找到有关它的更多信息。
正如我所说的，很酷的是，它是一种交互式
我们可以看到python代码的浏览器界面
我们的输入和输出在同一时间
因此，如果我输入代码，我也可以在此看到此代码的结果
顺便说一下，浏览器窗口还包括
您会在整个视频中看到它，因此我认为
python入门的最佳环境
另一个问题是我们如何安装这样的jupyter笔记本
好吧，你可以去jupiter.org并下载它
或者您可以简单地打开终端或命令提示符
现在键入conda list这是什么意思
好吧，我们安装了anaconda，就像这个pip附带了python
这个集成的软件包管理器anaconda还附带了一个集成的软件包
经理，这就是这里和这个的简称
cornerlist命令，按回车即可找到
我们在anaconda发行版中安装的所有软件包的列表，因此
这些软件包现在已安装在您的系统上，如果我们滚动
往右上方一点，我们可以看到我们已经安装了木星
已经如此，这正是我指的这个木星笔记本
这对我们意味着什么，那么这意味着
现在我们可以立即开始编写第一个python代码
在这样的jupyter笔记本中，我会
创建一个或使用新标签页在此处打开一个新标签页
现在，如果我们现在按下Enter键，请像这样输入木星笔记本
jupyter笔记本启动并运行，现在您应该看到
您的jupyter笔记本，因此此浏览器窗口
最后使用该特定定制界面进行操作，我进入了一个
项目文件夹已经存在，因此请执行相同操作，因为您可以
然后在您选择的文件夹中创建该笔记本
如果现在我们在这里转到该页面右侧的新内容
我们可以创建一个新的笔记本，这是我们将在几个步骤中完成的工作
秒，也可以创建一个文本文件或
例如，我们不需要文件夹
创建一个python免费笔记本，因为那是python
我们安装的版本，所以如果单击它，我们会看到这个新版本
带有所谓单元格的窗口，此处单元格是
jupyter笔记本，我们可以在其中编写我们的python代码
我们也可以在此处重命名，如果我们单击以取消标题，然后调用
python进行数据分析
这样的事情不需要这样做，但是这就是您可以做到的
重命名这样的jupyter笔记本，在这里我们现在可以写
例如我们的python代码开始非常复杂
假设像这样的两个加两个，现在您可以右击
在这里或让我们做大概两个加四个也许
按Shift键并输入此内容将基本上运行代码
非常重要的是立即在此处显示输出
这也是我看幻灯片时所指的内容
笔记本允许我们同时查看输入和输出
立即在同一页面上，这实际上很酷
但是，我们还需要更改或理解两件事
在我们最终深入研究数据分析代码之前
首先，我们需要一个输入文件和一个我们想要很好地获取的源文件
为此，您可以找到以下链接：
视频说明中视频下方的源文件，因此只需单击
到该链接上并下载文件，然后只需将该文件
称为收入利润csv并将其拖放到文件夹中
在我的情况下，您在创建该jupyter笔记本的地方是这个
basics文件夹，在此文件夹中，您可以看到
此python用于数据分析ipynb文件，该文件类型为jupyter notebook
基本上创建并使用，并将其拖动到该文件夹​​中
收入利润csv文件，所以这是添加的一件事
源文件，但还有第二件事我们需要了解
在我们最终开始分析csv文件之前，这带来了
我们到了这段视频的最后一张幻灯片，因为我们谈到了python是一个
基本上适用于任何形式的开源语言
目的，因此我们可以安装其他
我谈论过的软件包，python也已经内置了一些
模块，但是如果您可以找到更多关于这些的信息
谷歌的Python标准库，但尤其是如果数据
科学目的或数据分析目的
您将安装可选或第三方软件包和库
现在有很多可用的库和软件包
但是您很可能会使用三个最常见的
现在是numpy pandas和matplotlib了，这些软件包的效果如何？
numpy只是添加了多维数组支持，因此
基本上能够读取python中的列和行
简单地说，pandas允许我们添加改进或更好的数据操作
和python和matplotlib的分析功能
基本上可以使我们可视化信息
现在，如果您考虑我们要做什么，我们希望能够很好地读取数据，分析
数据并可视化这些软件包，现在听起来还不错
这些软件包的妙处在于我们将它们安装在系统上
已经因为记得我所说的
anaconda附带的anaconda实际上是所有最受欢迎的
包默认情况下，所以如果我们返回到
终端就在这里，所以不进入那部分，而是进入我们所拥有的那部分
康达清单命令，就像我们看到的木星
在这里，我们还可以看到例如
matplotlib在这里或熊猫
就在那儿或那儿的麻木不就在那里
这个是numpy的，所以这意味着我们在系统中安装了这些软件包
或在我们的系统上，我们现在只需要导入这些
我要做的项目就是回到我的Jupyter笔记本中
现在我们可以简单地将import numpy键入为np，这就是我们
将numpy导入我们的项目，我们也可以
进口熊猫作为PD也是典型的方式
我们将如何导入pandas包并进行转换并进入
顺利完成此导入，这意味着我们现在可以使用此数据并
特别是我们将在这里使用pandas包
访问我们的csv数据，所以我们可以打电话
此功能此阅读功能
内容可能像这样，内容应该相等
pd点，这基本上意味着我们现在要访问一个函数
在熊猫中可用，如果我们现在点击选项卡
您会发现实现了许多不同的功能
如果我们向下滚动一点，现在进入这个熊猫包
在这里，我们可以看到此pd.read.csv功能
因为我们要访问一个csv文件，这听起来并不是最糟糕的计划
因此，如果单击该按钮，我们现在基本上可以访问csv文件了
我们只需要告诉python或pandas
文件名或我们文件的路径
让我们在这里添加括号，现在开始
在我们当前的运行下面插入另一个像这样的单元格
因为在我们的案例中，木星笔记本文件
和源文件位于basics文件夹中的同一文件夹中
因此，如果现在输入像这样的ls，则可以看到我们有
python文件，我们有我们的profitprofit.csv文件
这就是我们现在可以选择的名称，所以选择它
并将其复制，然后将其粘贴到方括号中，确保同时添加
单引号，否则这在这里不起作用，您
也可以在这里用ls选择单元格
我们不再需要它，请按E键，然后按两次d
像这样删除一个单元格是一个很好的功能，它可能对某些人有帮助
因此，我们现在说
如果我们在这里使用内容，我们想阅读该内容
csv文件，所以我们按shift并输入，如您所见
正如我们之前看到的，这里没有任何内容显示为输出
但如果我们现在这样输入内容，然后按shift键并再次输入
那么我们可以看到我们的输出或基本上看不到输出
CSV文件的内容我们可以看到我们有一些问题
仍然是因为显然分隔符不是
对我们而言，正确的是，最棒的是
添加文件名或包含文件名的路径（如果）
该文件与以下情况不在同一个文件夹中
我们您也可以在此处添加其他参数
因此，如果我们输入或添加逗号，然后说树液等于
现在单引号现在我们可以定义
我们的分隔符我们的分隔符在这里，我们应该是分号
因此，如果我们添加分号并且现在很重要，请运行此命令
单元格再次在这里重要，您始终必须
重新运行单元以确保已应用更改，现在运行一次该单元
再次您可以看到显示了我们的文件
现在正确地谈论文件并被
正确显示我们在这里实际看到的内容
如果我们单击进入此单元格，然后输入类型并输入内容
所以我们显示的内容类型正确
在这里，再按一次shift并输入，我们可以看到熊猫创建了一个
所谓的数据框现在我也不想潜水
这些数据帧的细节
但重要的是，数据帧
简单地代表这个结构
所以我们有一个表格结构，这很重要
索引表格结构，这意味着我们有一个
在这种情况下，行0到7的索引，我们也有一个索引
在我们的案例中，此索引是自动创建的列
因为csv文件具有标头，所以我们的标头现在基本上是
我们不同列的索引，但是您也可以创建这些索引
单凭您自己，我们将永远不会在此视频中看到
因此，请记住，我们这里有一个数据框，它是一个结构
由熊猫创建，我们可以使用此数据框
基本上通过某些索引访问列和行，我们将看到
现在，通过这种数据帧结构，这可以在几秒钟内完成
也有很多数据框功能，您现在可以说
你的意思是，如果我再次在这里输入内容
现在键入head并添加括号，然后按shift键并输入
您基本上可以看到我们之前的结构
现在的区别是我们没有完整的内容预览
在这里，但我们只能看到预览
现在可以自行定义您的意思
默认情况下，头部将我们返回前五行
的文件，但如果我在此处在这些括号中输入免费
然后按Shift键并再次输入，您会看到我们只看到第一个
三行，如果我输入四行，您会看到现在如何工作，我们得到四行，
依此类推，如果我们在此处输入8，因为
我们有八行零，索引为零
七点，那么我们得到了全部内容，所以
已经是熊猫的特定数据框功能
但是我们有更多这样的例子，例如，我们可以看到这里没有数据
显然不是我们专栏的正确标签
我们可以轻松地在熊猫中重命名该名称
我会再次将内容设置为等于某个值，而这仅仅是
内容点现在再次点击标签，现在您可以看到
我们可以做很多不同的事情
与我们的内容一起向下滚动，一件有趣的事情在这里
是我们可以像这样重命名，现在我们只需将括号打开一次
再次，我们要重命名什么，我们
要重命名某个列，我们只需键入列
这样等于现在是大括号，现在我们需要两件事
当前名称的名称
标签，因此在我们的情况下这没有数据，现在我们添加一个冒号
现在我们定义我们想要的新标签名称
我们的情况，我想如果我们现在按
转移并进入，我们什么也看不到，但是如果我们再次出现
说内容哎呀像这样
四五，您可以看到该年现在没有数据，因此我们可以
还可以轻松访问数据并在此处进行更改
现在在笔记本中，我们的数据看起来
很好，现在我们要访问特定的行或列，让我们从
特定的行，也许让我们开始吧，假设我们想要
假设某年是一年
例如，我们只想检索2012年的数据
为此，我们可以说内容，因为这就是我们要访问的内容
特别是我们要访问内容的年份列
表格在我们的csv文件中，然后我们可以将年份设置为2012
这样，现在按shift并输入，如果我们现在简单地说
这样的一年，那么您可以看到我们检索了该年度的数据
仅2012年，这是我们获取资源的一种方式
现在是特定行，那么列呢？
还可以说我们是否要访问单个列
一种方法是直接在此处键入内容
在内容之后，我们现在可以指定我们要访问的列
在我们的情况下，如果我们现在按shift键并输入
然后在此处输入单列，那么您会看到我们只得到了
收入列的数据，例如100100，如果要访问
顺便说一句，你也可以写这样的东西
所以你打开花括号两次，现在说你想
这样的收入和那样的利润
您会看到我们有收入和利润列
现在在我们的表中这两种访问数据的方式都是
很好，但我认为这些内容并不十分清楚，
真的很灵活，正如我所说的
因此，我们还有另一个功能
实施到大熊猫中，这使事情变得容易得多
所谓的对数论证现在是什么意思
好吧，我们可以简单地访问我们的内容，所以这里的内容一次
再次输入内容时，现在我们向其中添加日志
那，这只是让我们选择
行和列的标签名称
这使得它真的很容易使用，因为
我们可以在这里看到，对于行，标签名称从0开始
到4实际上不是4如果我们增加头部，我们可以看到它是
零到七，实际上我们有列标签
命名年度收入成本和利润等
现在这意味着什么，让我也许先添加另一个
上方的单元格，让我们再打印一次头部
现在在这里看到我们的整个桌子我在这里可以说的是
喜欢有标签名称的行
两个，我想让带有标签名称的列收益
像这样，如果我这样做，你可以看到我们得到
130正是我们在这里看到的，因为这一年的收入
2012年是130岁，但我们可以做得更多，比如说我们
想要添加2015年。为此，我们可以
只需在此处添加5，但现在将这两个都放
放入花括号中，否则将无法正常工作
这样，我们基本上想要拥有的是
想要显示收入列或
基本上带有标签2和5的年份的收入。因此
2012年和2015年。如果我们现在按shift键并输入
好吧，您会看到我们在这里得到130，在那儿得到179
相同的逻辑当然也适用于列标签
因此，如果我们在此处添加方括号，然后
只需将收入放在这里，现在还添加利润
这样，然后按Shift键并输入，您可以看到我们得到了
该行的第二和第五个标签名称
和两列用于收入和利润
您也可以说您想拥有特定数据
几年的范围，所以假设您要从2012年开始
并且您想要到2017年的数据。为此，您可以说您想要
从标签名称角度来看，最多有2到7
这可以摆脱这里的方括号，只需键入2
像这样重要的7
标签名称，因此包括所有这些行，因此如果我输入shift
然后输入现在，您可以看到我们得到
从2012年到2017年的所有数据
就在那里的专栏，当然我们也可以包括
例如，那里的一年，以确保我们可以实际看到
如果您想拥有，我们指的是哪一年
所有列都包含在这里，那么您还可以
像这样删除它，并在该位置添加冒号
您可以看到我们添加了所有列和选定的行
正如我们在这里定义的那样，您也可以这样
这也可以工作，但这不是来自python的最佳实践代码
透视，因为您应该始终保持精确
尽可能清楚地知道我们要实现的目标
代码，因此请务必确保在此处添加冒号
结果相同，但最终代码更好，所以我们可以这样做
基本上定制我们要显示的列和行
在这里我也想向您展示另一个功能，这不是
记住这一点的锁定参数是指
标签名称，所以这就是这里和标签
在这里命名我们针对不同的索引
行，但我们也有我这样的样子，我登录只是指
您可以说这些的整数
现在不同的行和列是什么意思
好吧，我们只需添加ilok，然后
只需按shift并输入，就可以看到我们的表格的方式
所显示的列更改为保留的列
相同，因为我们要显示所有列，但要显示行
这里仍然包含2012年，但我们没有
您可以说的数字7因此，2017年已包括在此处
现在的原因是该锁引用了标签名称
我们想在这里包含标签名称，所以它在那里
现在也将其放入我们的输出以进行ilock行为是不同的
ilock在这里排除了最后一个值，所以我们基本上
包括第二个标签，但我们排除最后一个
这是您必须记住的重要事情，这仅仅是
这两个不同的参数如何表现，您在这里也可以做的是
您可以添加诸如收入之类的内容，然后
访问不起作用的收入，为什么不起作用，因为正如我所说
我登录是指整数，所以你必须
在这里写数字索引号可以访问
现在不同的数据对收入意味着什么
好吧，这里的收入具有索引一，为什么具有
索引一，因为索引在索引中从零开始
第一列，然后是年份，然后在其中继续
第二个三分是二个四分之一是三等，依此类推，如果我输入
现在在这里一个，然后按Shift输入您可以
看到我们的收入列正确
在那里，我们从特定行之前就知道了
根据我们的索引号定义，我们还可以添加
一个冒号，可能是三个，所以这将是零
一二三，但如果我们按shift键并输入
好，您会看到不包含利润列
再次由于这种行为，我登录不
正如我所说的那样，在结果中包括最后一个索引号
您必须牢记，所以让我们也许再次添加年份
认为这是替换数据的更好方法
所以说这是我们现在的决赛桌
其中包括我们要显示的所有数据
因此，现在让我们将内容设置为等于我们在此处拥有的内容
因此，如果我们现在按shift并输入并说出内容
再次进入并输入八个，您会看到我们没有显示
一开始是八行，但只有五行
以及我们现在在此处为内容定义的三列
这样，我们现在可以继续执行最后两个步骤，我想向您展示
在此视频中，一件事是describe参数
因为它可以使您变得很大
或快速了解一些与您的数据相关的统计信息
所以只需在这里输入内容点描述
还有咖喱和方括号，如果您现在按shift键并输入
您可以看到有关数据的一些非常基本的统计信息
您可以看到我们有五个不同的年份，所以有五个不同的收入数据
和成本数据，您可以看到平均值，您可以看到标准差
您可以看到一个最小值和一个最大值
所以我不会太深入，我认为这很简单
我只是想确保您知道此功能
也包括在大熊猫里
现在在这里，描述论点让我结束这段视频
通过绘制快速图表，我说我们将需要
matplotlib库，并且我们已经安装了它
作为anaconda导航器的一部分，因此在创建该快速图表之前，让我们
转到matplotlib页面，看看有什么matplotlib
实际上就是这样，我们在matplotlib.org上
以及您可以在这里阅读的内容matplotlib
基本上可以让我们快速创建漂亮的
和量身定制的个性化图表
用于我们的python代码和我们的数据
现在，我将不在本视频中介绍整个文档
很高兴看到的是此示例页面在这里
因为例如如果您转到堆栈条形图，则可以看到图表类型和
它在python中看起来像什么，您还可以看到我们有一些
此处的示例代码，因此可以随意使用
代码并创建自己的图表，您也可以通过此导入看到
我们将在与pi plot结合使用时很好地使用matplotlib
在这里找到基本上可以提供类似matlab的功能
用于python代码的绘图框架，我们现在不再深入探讨
重要的是我们可以简单地
在这里执行此命令并在那里快速创建图表
折线图这样回到我们的jupyter笔记本中
现在，我们可以导入matplotlib点pi图，就像将其视为plt一样
能够在此处绘制图表非常重要
在我们的jupyter笔记本中，我们必须输入
像这样的哑光情节唇膏
像这样一行，所以如果我们现在按shift并输入
我们应该准备好将这些数据放入图表中
再次打印头以确保我们可以看到
我们实际上要在此处打印哪些数据
现在我们如何才能做到这一点呢，现在我们可以参考我们的
好的pi图在这里作为plt，所以我们键入plt点
情节是第一件事，现在我们必须指定
我们到底要在此图表中显示什么数据
在我们的情况下，我会说x轴可能是年份
所以内容点年，对于我们的y轴，我会说
基本上只是想显示我们的收入，所以说
这样的内容点收入，这就是我们要正确显示的数据
这里我们需要的是一些标签
让我们输入一次plt xlabel并为其命名
好年，然后我们需要
标签也应该有好名字
收入，现在我们终于要确定
我们可以显示该图表，因此我们只需键入plt.show就可以了
然后按下shift并进入，由此我们可以看到
现在我们创建了第一个图表，我们可以看到y轴的名称
x轴，我们可以看到我们有一些问题
虽然我们有约会，但这是我们现在不打算将2d潜入的东西
我们还可以看到我们的收入显示在这里
现在肯定不是最漂亮的图表，但是我们仍然
从python安装到
从我们甚至连接或读取csv文件中的数据
我们选择或访问特定列的重命名列标签
和行，我们最终创造了一口井
美丽的图表在这里，这就是它
您可以想象的入门视频，我们只是在
python及其数据分析功能的非常基础的知识，但是
这些仍然是第一步
帮助您掌握与数据分析有关的python，因此我希望
您喜欢这部影片，对您有帮助
我当然希望在下一个视频中见到您
也与python和数据分析有关
非常感谢您的观看，并在接下来的视频之一中见到您
再见