用Python做数据分析

jieforest

将其安装好之后，接下来启动IPython来验证一下是不是万事俱备了：引入pandas，然后绘制一个简单的matplotlib图形。

1. C:\Users\Wes>ipython --pylab
   
2. Python 2.7.3 |EPD_free 7.3-1 (32-bit)|
   
3. Type "copyright", "credits" or "license" for more information.
   
4. IPython 0.12.1 -- An enhanced Interactive Python.
   
5. ? -> Introduction and overview of IPython's features.
   
6. %quickref -> Quick reference.
   
7. help -> Python's own help system.
   
8. object? -> Details about 'object', use 'object??' for extra details.
   
9. Welcome to pylab, a matplotlib-based Python environment [backend: WXAgg]. For more
   
10. information, type 'help(pylab)'.
    
11. In [1]: import pandas
    
12. In [2]: plot(arange(10))

复制代码

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如果成功，就不会出现错误信息，而且会弹出一个绘图窗口。还可以输入下列指令来检查IPython HTML notebook是否安装成功：

1. $ ipython notebook --pylab=inline

复制代码

Windows上的EPDFree只有32位版本。如果需要使用64位版本，最简单的办法就是直接使用EPD Full译注6。如果你不想购买EPD订阅且愿意自己动手一步步安装，可以试试由加州大学欧文分校的Christoph Gohlke提供的非官方安装包

http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

它既有32位版也有64位版，且包含本书所需的所有库。

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集成开发环境IDE

当有人问我“你的标准开发环境是怎样的”时，我几乎总是回答“IPython外加一个文本编辑器”。

我通常都在IPython中编写和调试程序，而且它可以交互式地处理数据，并通过可视化的方式验证某个数据操作的结果是否正确。诸如pandas和NumPy这样的库也可以轻松便捷地在这个shell中使用。

但是相对于文本编辑器，总有人会更喜欢IDE。因为它们提供了许多不错的“代码智能化”功能，比如自动完成以及快速获取函数和类的文档等。你可以试试下面这些：

1）Eclipse + PyDev插件
2）Python Tools for Visual • Studio（针对Windows用户）
3）PyCharm
4）Spyder
5）Komodo IDE

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集成开发环境IDE

当有人问我“你的标准开发环境是怎样的”时，我几乎总是回答“IPython外加一个文本编辑器”。

我通常都在IPython中编写和调试程序，而且它可以交互式地处理数据，并通过可视化的方式验证某个数据操作的结果是否正确。诸如pandas和NumPy这样的库也可以轻松便捷地在这个shell中使用。

但是相对于文本编辑器，总有人会更喜欢IDE。因为它们提供了许多不错的“代码智能化”功能，比如自动完成以及快速获取函数和类的文档等。你可以试试下面这些：

1）Eclipse + PyDev插件
2）Python Tools for Visual Studio（针对Windows用户）
3）PyCharm
4）Spyder
5）Komodo IDE

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用Python做数据分析，基本都需要完成以下几个大类的任务：

1）与外界进行交互
读写各种各样的文件格式和数据库。

2）准备
对数据进行清理、修整、整合、规范化、重塑、切片切块、变形等处理以便进行分析。

3）转换
对数据集做一些数学和统计运算以产生新的数据集。比如说，根据分组变量对一个大表进行聚合。

4）建模和计算
将数据跟统计模型、机器学习算法或其他计算工具联系起来。

5）展示
创建交互式的或静态的图片或文字摘要。

wang1352083

现在python的确很火

qingduo04

版主介绍的太详细了，学习了。