关于Python数据分析

**—— “人生苦短，我要用Python”，这是网上对Python评价最多的一句话，说明Python作为一种新兴的编程语言，已深入人心，是人工智能算法的首选语言。**

** 为了顺应形势发展和大数据专业课程的需求，我们编写了用于数据分析的Python教程，目前已有两本教材供大家学习使用：**
 **（1）《Python数据分析基础教程》 电子工业出版社 2018.10 **
 **（2）《Python数据挖掘及应用》 电子工业出版社 2019.3  **

—— 本书内容丰富、图文并茂、可操作性强且便于查阅，主要面向数据分析的读者，能有效地帮助读者提高数据处理与分析的水平，提升工作效率。本书适合各个层次的数据分析用户，即可作为初学者的入门指南，又可作为中、高级用户的参考手册。同时也可作为各大中专院校和培训班的数据分析教材。
－－－为了方便读者学习和使用基本数据分析技术，本书具有三大有点：
>**（1）使用Python科学计算发行版Anaconda，方便数据分析者使用。可从https://www.anaconda.com/下载安装并直接使用。**
**（2）公开了本书自编函数的源代码，使用者可以深入理解Python函数的编程技巧，用这些函数建立自己的开发包。并建立了本书的资源管理网站（https://gitee.com/Py-R)，书中的数据、代码、例子、习题都可在网上下载直接使用。**
**（3）采用网络化教学平台：Python的基础版缺少一个面向一般人群的菜单界面，对那些只想用其进行数据分析的使用者是一大困难，于是采用流行的Python网络平台Jupyter（https://jupyter.org/try），可作为数据分析教学软件使用。**

### Anaconda下载与安装

基本的Pyhton环境只包含基本的编程模块，基本不包含数据分析和科学计算模块，所以作为数据分析工作者，我们需选择一个方便的Python编程环境。现在有许多公司为了迎接大数据时代的来临，构建了许多基于Python的发行版，其中包含了用于编程的集成开发环境和常用的编程和数据分析库。
　　给大家推荐一款用于科学计算和数据分析的Python的发行版Anaconda，可从https://www.anaconda.com/下载其安装包。建议大家下载Python3.6及以上版本。

### Anaconda启动与运行
（1）系统安装导航
![title](https://leanote.com/api/file/getImage?fileId=5ab9a018ab6441713a0004ca)

（2）命令行执行Python
![title](https://leanote.com/api/file/getImage?fileId=5ab9a0caab6441713a0004eb)

但通常第三方程序包需在此安装，安装命令为 pip install 包名  或 conda install 包名
1）列出当前安装的包：
   pip list
2）列出可升级的包：
   pip list --outdate
3）升级一个包：
   pip install --upgrade jupyterlab        
4）卸载一个包：
   pip  uninstall  jupyterlab
  
### Jupyter Notebook使用
如果你安装的是Anaconda，那它已包含有Jupyter Notebook，由于Jupyter具有网页功能，所以直接打开不易确定当前执行目录，有几种在当前目录中打开Jupyter Notebook的方法：
一、命令行法
> 在Anaconda Prompt命令行上输入
jupyter notebook --notebook-dir= D:\\DaPy1

> 也可以将目录切换的D:\DaPy1，然后运行jupyter notebook
D:\>cd DaPy1
D:\DaPy1>jupyter notebook
    
![title](https://leanote.com/api/file/getImage?fileId=5ab9a356ab6441713a00054b)
   
二、Powershell法
进入工作目录文件夹（如D:/DaPy1)—>键盘Shift+鼠标右键—>在此处打开Powershell窗口—>在弹出的命令窗口中输入：Jupyter  Notebook，如：
> PS D:\DaPy1\>Jupyter  Notebook

三、修改config.py
在CMD（Win+R）中使用jupyter notebook --generate-config创建jupyter_notebook_config.py文档，
在文档中将 c.NotebookApp.notebook_dir = '' 修改为 
> c.NotebookApp.notebook_dir = 'D:\\DaPy1'

这样以后每次启动自动到目录'D:\\DaPy1'下运行。

四、修改config.json 
打开Anaconda安装目录下的etc文件如：C:\Anaconda3\etc\jupyter我的安装目录在
C:\Anaconda3，打开jupyter_notebook_config.json文件作如下修改即可：
>{
  "NotebookApp": {
    "nbserver_extensions": {
      "jupyterlab": true,
      "jupyter_nbextensions_configurator": true
    },
    "notebook_dir":"D:\\DaPy1"
  }
}

这样以后每次启动自动到目录'D:\\DaPy1'下运行。

### 在浏览器中使用Jupyter

如果你不想安装庞大的Python和Jupyter Notebook，只是想简单使用一下，那Jupyter社区为大家准备了一个浏览器版的Jupyter Notebook，只要点击【在浏览器中试用】按钮或在网址中输入 https://jupyter.org/try即可使用，强烈推荐大家练习使用！当然这个版本只包含了常用的程序包，一些复杂的程序包还得在本地安装版中使用。

### 为Jupyter Notebook添加目录
（1）安装Jupyter Notebook extensions
conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions
（2）开启toc2插件
运行Jupyter Notebook, 在打开的Notebook界面里, 你会发现多了一个Nbextensions,点击这个tab, 勾选Table of Contents (有的版本是toc2). 然后创建或者打开一个Jupter Notebook

### 初始化代码
> from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"  #多项输出
import numpy as np                         #加载数组运算包
np.set_printoptions(precision=4)           #设置numpy输出精度
import pandas as pd                        #加载数据分析包
pd.set_option('display.width', 120)        #设置pandas输出宽度
pd.set_option('display.precision',4)       #设置pandas输出精度
import matplotlib.pyplot as plt            #加载基本绘图包
plt.rcParams['font.sans-serif']=['KaiTi'];#SimHei黑体
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False;#正常显示图中负号
plt.figure(figsize=(5,4));                #图形大小

---
### 初始化文件
可将上述代码放到一个py文件中，如initpython.py
>[initpython.py](http://leanote.com/api/file/getAttach?fileId=5b10bd91ab644116b70008e1)

下载到当前目录，然后在编辑环境中应用%run运行，即
> %run initpython.py

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