【原创】用python开发股票自动技术分析的软件（四）#coding=utf-8
import tushare as ts
import talib as ta
import numpy as np
import pandas as pd
import os,time,sys,re,datetime
import csv
import scipy
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.MIMEMultipart import MIMEMultipart
#获取股票列表
#code,代码name,名称industry,所属行业area,地区pe,市盈率outstanding,流通股本
totals,总股本(万) totalAssets,总资产(万)liquidAssets,流动资产
# fixedAssets,固定资产reserved,公积金reservedPerShare,每股公积金eps,每股收益
bvps,每股净资pb,市净率timeToMarket,上市日期
def Get_Stock_List():
df =
ts.get_stock_basics()
return
df
#修改了的函数，按照多个指标进行分析
#按照MACD，KDJ等进行分析
def Get_TA(df_Code,Dist):
operate_array1=[]
operate_array2=[]
operate_array3=[]
count =
for code in
df_Code.index:
# index,0 - 6 date：日期open：开盘价high：最高价close：
收盘价low：最低价
volume：成交量price_change：价格变动p_change：涨跌幅
# 7-12 ma5：5日均价ma10：10日均价ma20:20日均价v_ma5:5日均量v_ma10:10日均量
v_ma20:20日均量
df = ts.get_hist_data(code,start='2014-11-20')
dflen = df.shape[0]
count = count +
1
if dflen>35:
try:
(df,operate1) = Get_MACD(df) (df,operate2) = Get_KDJ(df) (df,operate3) = Get_RSI(df) except Exception, e:
Write_Blog(e,Dist)
pass
operate_array1.append(operate1)
#round(df.iat[(dflen-1),16],2)
operate_array2.append(operate2)
operate_array3.append(operate3)
if count00 == 0:
Write_Blog(str(count),Dist)
df_Code['MACD']=pd.Series(operate_array1,index=df_Cod e.index)
df_Code['KDJ']=pd.Series(operate_array2,index=df_Code.i ndex)
df_Code['RSI']=pd.Series(operate_array3,index=df_Code.i ndex)
return
df_Code
#通过MACD判断买入卖出
def Get_MACD(df):
#参数12,26,9
macd,
macdsignal, macdhist = ta.MACD(np.array(df['close']), fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
SignalMA5 =
ta.MA(macdsignal, timeperiod=5, matype=0)
SignalMA10 =
ta.MA(macdsignal, timeperiod=10, matype=0)
SignalMA20 =
ta.MA(macdsignal, timeperiod=20, matype=0)
#13-15
DIFF DEA
DIFF-DEA
df['macd']=pd.Series(macd,index=df.index) #DIFF
df['macdsignal']=pd.Series(macdsignal,index=df.index)#D EA
df['macdhist']=pd.Series(macdhist,index=df.index)#DIFF-D EA
dflen =
df.shape[0]
MAlen =
len(SignalMA5)
operate =
#2个数组
1.DIFF、DEA均为正，DIFF向上突破DEA，买入信号。
2.DIFF、DEA均为负，DIFF向下跌破DEA，卖出信号。
#待修改
if
df.iat[(dflen-1),13]>0:
if df.iat[(dflen-1),14]>0:
if df.iat[(dflen-1),13]>df.iat[(dflen-1),14] and df.iat[(dflen-2),13]<=df.iat[(dflen-2),14]:
operate = operate + 10#买入
else:
if df.iat[(dflen-1),14]<0:
if df.iat[(dflen-1),13]=df.iat[(dflen-2),14]:
operate = operate - 10#卖出
#3.DEA线与K线发生背离，行情反转信号。
if
df.iat[(dflen-1),7]>=df.iat[(dflen-1),8] and
df.iat[(dflen-1),8]>=df.iat[(dflen-1),9]:#K线上涨
if SignalMA5[MAlen-1]<=SignalMA10[MAlen-1] and SignalMA10[MAlen-1]<=SignalMA20[MAlen-1]: #DEA下降
operate = operate - 1
elif
df.iat[(dflen-1),7]<=df.iat[(dflen-1),8] and
df.iat[(dflen-1),8]<=df.iat[(dflen-1),9]:#K线下降
if SignalMA5[MAlen-1]>=SignalMA10[MAlen-1] and SignalMA10[MAlen-1]>=SignalMA20[MAlen-1]: #DEA 上涨
operate = operate + 1
#4.分析MACD柱状线，由负变正，买入信号。
if
df.iat[(dflen-1),15]>0 and dflen >30 :
for i in range(1,26):
if df.iat[(dflen-1-i),15]<=0:#
operate = operate + 5
break
#由正变负，卖出信号
if
df.iat[(dflen-1),15]<0 and dflen >30 : for i in range(1,26):
if df.iat[(dflen-1-i),15]>=0:#
operate = operate - 5
break
return
(df,operate)
#通过KDJ判断买入卖出
def Get_KDJ(df):
#参数9,3,3
slowk, slowd
= ta.STOCH(np.array(df['high']), np.array(df['low']), np.array(df['close']), fastk_period=9, slowk_period=3, slowk_matype=0, slowd_period=3, slowd_matype=0)
slowkMA5 =
ta.MA(slowk, timeperiod=5, matype=0)
slowkMA10 =
ta.MA(slowk, timeperiod=10, matype=0)
slowkMA20 =
ta.MA(slowk, timeperiod=20, matype=0)
slowdMA5 =
ta.MA(slowd, timeperiod=5, matype=0)
slowdMA10 =
ta.MA(slowd, timeperiod=10, matype=0)
slowdMA20 =
ta.MA(slowd, timeperiod=20, matype=0) #16-17
K,D
df['slowk']=pd.Series(slowk,index=df.index) #K df['slowd']=pd.Series(slowd,index=df.index)#D dflen =
df.shape[0]
MAlen =
len(slowkMA5)
operate =
#1.K线是快速确认线——数值在90以上为超买，数值在10以下为超卖；D大于80时，行情呈现超买现象。D小于20时，行情呈现超卖现象。
if
df.iat[(dflen-1),16]>=90:
operate = operate - 3
elif
df.iat[(dflen-1),16]<=10:
operate = operate + 3
if
df.iat[(dflen-1),17]>=80:
operate = operate - 3
elif
df.iat[(dflen-1),17]<=20:
operate = operate + 3
#2.上涨趋势中，K值大于D值，K线向上突破D线时，为买进信号。#待修改
if
df.iat[(dflen-1),16]> df.iat[(dflen-1),17] and
df.iat[(dflen-2),16]<=df.iat[(dflen-2),17]:
operate = operate + 10
#下跌趋势中，K小于D，K线向下跌破D线时，为卖出信号。#待修改
elif
df.iat[(dflen-1),16]< df.iat[(dflen-1),17] and
df.iat[(dflen-2),16]>=df.iat[(dflen-2),17]:
operate = operate - 10
#3.当随机指标与股价出现背离时，一般为转势的信号。
if
df.iat[(dflen-1),7]>=df.iat[(dflen-1),8] and
df.iat[(dflen-1),8]>=df.iat[(dflen-1),9]:#K线上涨
if (slowkMA5[MAlen-1]<=slowkMA10[MAlen-1] and slowkMA10[MAlen-1]<=slowkMA20[MAlen-1]) or \
(slowdMA5[MAlen-1]<=slowdMA10[MAlen-1] and slowdMA10[MAlen-1]<=slowdMA20[MAlen-1]): #K,D下降
operate = operate - 1
elif
df.iat[(dflen-1),7]<=df.iat[(dflen-1),8] and
df.iat[(dflen-1),8]<=df.iat[(dflen-1),9]:#K线下降
if (slowkMA5[MAlen-1]>=slowkMA10[MAlen-1] and slowkMA10[MAlen-1]>=slowkMA20[MAlen-1]) or \
(slowdMA5[MAlen-1]>=slowdMA10[MAlen-1] and slowdMA10[MAlen-1]>=slowdMA20[MAlen-1]): #K,D上涨
operate = operate + 1
return
(df,operate)
#通过RSI判断买入卖出
def Get_RSI(df):
《利用python进行数据分析》读书笔记 pandas是本书后续内容的首选库。pandas可以满足以下需求：具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源（索引方式不同）的数据而导致的常见错误。. 集成时间序列功能既能处理时间序列数据也能处理非时间序列数据的数据结 构数学运算和简约（比如对某个轴求和）可以根据不同的元数据（轴编号）执行灵活处理缺失数据合并及其他出现在常见数据库（例如基于SQL的）中的关系型运算1、pandas数据结构介绍两个数据结构：Series和DataFrame。Series是一种类似于以为NumPy数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）和与之相关的一组数据标签（即索引）组成的。可以用index和values分别规定索引和值。如果不规定索引，会自动创建0 到N-1 索引。#-*- encoding:utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame #Series可以设置index，有点像字典，用index索引 obj = Series([1,2,3],index=['a','b','c'])
#print obj['a'] #也就是说，可以用字典直接创建Series dic = dict(key = ['a','b','c'],value = [1,2,3]) dic = Series(dic) #下面注意可以利用一个字符串更新键值 key1 = ['a','b','c','d'] #注意下面的语句可以将Series 对象中的值提取出来，不过要知道的字典是不能这么做提取的 dic1 = Series(obj,index = key1) #print dic #print dic1 #isnull 和notnull 是用来检测缺失数据 #print pd.isnull(dic1) #Series很重要的功能就是按照键值自动对齐功能 dic2 = Series([10,20,30,40],index = ['a','b','c','e']) #print dic1 + dic2 #name属性,可以起名字 https://www.doczj.com/doc/9216947233.html, = 's1' https://www.doczj.com/doc/9216947233.html, = 'key1' #Series 的索引可以就地修改 dic1.index = ['x','y','z','w']
引言 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。
目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析 o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序 2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构 o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析
o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python： ?开源——免费安装 ?极好的在线社区 ?很容易学习 ?可以成为一种通用的语言，用于基于Web的分析产品数据科学和生产中。
用python进行数据分析 一、样本集 本样本集来源于某高中某班78位同学的一次月考的语文成绩。因为每位同学的成绩都是独立的随机变量，遂可以保证得到的观测值也是独立且随机的 样本如下： grades=[131,131,127,123,126,129,116,114,115,116,123,122,118, 121,126,121,126,121,111,119,124,124,121,116,114,116, 116,118,112,109,114,116,116,118,112,109,114,110,114, 110,113,117,113,121,105,127,110,105,111,112,104,103, 130,102,118,101,112,109,107,94,107,106,105,101,85,95, 97,99,83,87,82,79,99,90,78,86,75,66]; 二、数据分析 1.中心位置（均值、中位数、众数） 数据的中心位置是我们最容易想到的数据特征。借由中心位置，我们可以知道数据的一个平均情况，如果要对新数据进行预测，那么平均情况是非常直观地选择。数据的中心位置可分为均值（Mean），中位数（Median），众数（Mode）。其中均值和中位数用于定量的数据，众数用于定性的数据。 均值：利用python编写求平均值的函数很容易得到本次样本的平均值 得到本次样本均值为109.9 中位数：113 众数：116 2.频数分析 2.1频数分布直方图 柱状图是以柱的高度来指代某种类型的频数，使用Matplotlib对成绩这一定性变量绘制柱状图的代码如下：
实训：Python数据分析 〖实训目的〗 了解Python基本编程语法，掌握Python进行数据载入、预处理、分析和可视化的方法。 〖实训内容与步骤〗 1.在Python中导入数据 （1）读取CSV文件 CSV文件是由由逗号分割字段构成的数据记录型文件。我们可以方便地把 EXCEL中的电子表格存储为CSV文件。例如，我们有一份CSV 数据是英国近些年的降雨量统计数据，可以从以下网址找https://https://www.doczj.com/doc/9216947233.html,/dataset/average-temperature-and-rainfall-england-and- source/3fea0f7b-5304-4f11-a809-159f4558e7da） 从EXCEL中看到的数据如下图2-53所示： 图2-53 读取CSV文件 如果这个文件被保存在以下位置： D:\data\uk_rain_2014.csv 我们可以在Python中利用Pandas库将它导入： >>>import pandas as pd >>>df = pd.read_csv('d:\\data\\uk_rain_2014.csv', header=0) 这里需要注意的是，因为windows下用于分割目录的“\”符号在Python中被用于转义符（转义符就是用来输入特殊符号的引导符号，例如\n是回车,\r是换行等），因此“\”本身在Python语言中需要通过“\\”来输入。 以上两行程序就将这个csv文件导入成pandas中的一种类型为Dataframe的对象中，并给这个对象起名为df。
为了验证我们确实导入了这个数据文件，我们可以把df的内容打印出来：>>>print df Water Year Rain (mm) Oct-Sep Outflow (m3/s) Oct-Sep Rain (mm) Dec-Feb \ 0 1980/81 1182 5408 292 1 1981/8 2 1098 5112 257 2 1982/8 3 1156 5701 330 3 1983/8 4 993 426 5 391 4 1984/8 5 1182 5364 217 5 1985/8 6 102 7 4991 304 6 1986/8 7 1151 5196 295 7 1987/88 1210 5572 343 8 1988/89 976 4330 309 9 1989/90 1130 4973 470 10 1990/91 1022 4418 305 11 1991/92 1151 4506 246 121992/93 1130 5246 308 （2）读取EXCEL文件 因为EXCEL文件本身可以方便地另存为CSV文件，所以把EXCEL文件导入Python的一种办法就是将EXCEL中的数据表另存为CSV文件，然后利用上一节的方法将CSV导入Python。 当然，Pandas也提供了直接读取EXCEL文件的方法。同样，如果相应的EXCEL 文件放在D:\data\uk_rain_2014.xlsx，我们同样可以在Python中利用Pandas库将它导入： >>>import pandas as pd >>>df = pd.read_excel('d:\\data\\uk_rain_2014.xlsx') 同样，我们也可以把df的内容打印出来作为验证。 将数据导入Python之后，我们就可以对数据进行分析了。但在数据量很大的时候，我们往往需要从数据中提取和筛选出一部分数据来进行针对性的分析。 2.数据提取和筛选 仍然针对上面导入的英国天气数据，由于数据有很多行，我们希望只看到数据的前5行： >>> df.head(5) Water Year Rain (mm) Oct-Sep Outflow (m3/s) Oct-Sep Rain (mm) Dec-Feb \
python数据分析过程示例
引言 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。
目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构
o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析 o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python：
智慧树Python数据分析与数据可视化答案第一章单元测试 1、缩进对于Python程序至关重要。 A:错 B:对 正确答案:【对】 2、在Python 3.x中不能使用汉字作为变量名。 A:对 B:错 正确答案:【错】 3、下面哪些是正确的Python标准库对象导入语句？ A:from math import B:import math.sin as sin C:from math import sin D:import math. 正确答案:【from math import *; from math import sin】 4、Python支持面向对象程序设计。 A:对 B:错 正确答案:【对】
5、下面属于Python编程语言特点的有？ A:扩展库丰富 B:代码运行效率高 C:支持命令式编程 D:支持函数式编程 正确答案:【扩展库丰富; 支持命令式编程; 支持函数式编程】 第二章单元测试 1、已知列表x = [1, 2, 1, 2, 3, 1]，那么执行x.remove(1)之后，x的值为[2, 2, 3]。A:对 B:错 正确答案:【错】 2、已知列表x = [1, 2, 3]，那么执行y = x.reverse()之后，y的值为[3, 2, 1]。 A:对 B:错 正确答案:【错】 3、Python语言中同一个集合中的元素不会重复，每个元素都是唯一的。 A:错 B:对 正确答案:【对】 4、表达式3 > 5 and math.sin(0)的值为0。
B:错 正确答案:【错】 5、表达式4 < 5 == 5的值为True。 A:错 B:对 正确答案:【对】 第三章单元测试 1、生成器表达式的计算结果是一个元组。 A:错 B:对 正确答案:【错】 2、包含列表的元组可以作为字典的“键”。 A:错 B:对 正确答案:【错】 3、列表的rindex()方法返回指定元素在列表中最后一次出现的位置。A:对 B:错 正确答案:【错】 4、Python语言中同一个集合中的元素不会重复，每个元素都是唯一的。A:错
用一张示意图表示Python变量和赋值的重点： 例如下图代码，“=”的作用就是赋值，同时Python会自动识别数据类型:整型数据 整型数据 字符串数据 字符串数据
字典使用键-值（key-value）存储，无序，具有极快的查找速度。以上面的字典为例，想要快速知道周杰伦的年龄，就可以这么写： zidian['周杰伦'] >>>'40' dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的,也就是说，"章泽天"并非是在"刘强东"的后面。 DataFrame： DataFrame可以简单理解为Excel里的表格格式。导入pandas包后，字典和列表都可以转化为DataFrame，以上面的字典为例，转化为DataFrame是这样的： import pandas as pd df=pd.DataFrame.from_dict(zidian,orient='index',columns=['age'])#注意DataFrame的D和F是大写df=df.reset_index().rename(columns={'index':'name'})#给姓名加上字段名 和excel一样，DataFrame的任何一列或任何一行都可以单独选出进行分析。 以上三种数据类型是python数据分析中用的最多的类型，基础语法到此结束，接下来就可以着手写一些函数计算数据了。
2.从Python爬虫学循环函数 掌握了以上基本语法概念，我们就足以开始学习一些有趣的函数。我们以爬虫中绕不开的遍历url为例，讲讲大家最难理解的循环函数for的用法： A.for函数 for函数是一个常见的循环函数，先从简单代码理解for函数的用途： zidian={'刘强东':'46','章泽天':'36','周杰伦':'40','昆凌':'26'} for key in zidian: print(key) >>> 刘强东 章泽天 周杰伦 昆凌 因为dict的存储不是按照list的方式顺序排列，所以，迭代出的结果顺序很可能不是每次都一样。默认情况下，dict迭代的是key。如果要迭代value，可以用for value in d.values()，如果要同时#迭代key和value，可以用for k, v in d.items() 可以看到，字典里的人名被一一打印出来了。for 函数的作用就是用于遍历数据。掌握for函数，可以说是真正入门了Python函数。 B.爬虫和循环 for函数在书写Python爬虫中经常被应用，因为爬虫经常需要遍历每一个网页，以获取信息，所以构建完整而正确的网页链接十分关键。以某票房数据网为例，他的网站信息长这样：
几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。 目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析 o Python v/s o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序
2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构 o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析 o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python：
本文由我司收集整编，推荐下载，如有疑问，请与我司联系 利用python进行数据分析 2016/09/03 0 1.ndarray对象的内部机理 ?NumPy的ndarray提供了一种将同质化数据块解释为多维数组对象的方式，ndarray如此强大的部分原因是所有数组对象都是数据块的一个跨度视图。ndarray 内部由以下内容组成： ?a.一个指向数组（一个系统内存块）的指针 ?b.数据类型或dtype ?c.一个表示数组形状的元组；例如，一个10*5的数组，其形状为（10，5） ?d.一个跨度元组，其中的整数指的是为了前进到当前维度下一个元素需要“跨度” 的字节数；如，一个3*4*5的float（8个字节）数组，其跨度为（160,40,8） ?2.NumPy数据类型体系 ?ints=np.ones(10,dtype=np.uint16)floats=np.ones(10,dtype=np.float32)print np.issubdtype(ints.dtype,np.integer)print np.issubdtype(floats.dtype,np.floating) ?结果为： ?TrueTrue ?调用dtype的mro方法即可查看其所有的父类 ?print np.float64.mro() ?结果为： ?[ type ‘numpy.float64’ , type ‘numpy.floating’ , type ‘numpy.inexact’ , type ‘numpy.number’ , type ‘numpy.generic’ , type ‘float’ , type ‘object’ ] ? ?3.高级重塑 ?假设有一个一维数组，我们希望将其重新排列为一个矩阵 ?arr=np.arange(8)print arrprint arr.reshape((4,2)) ?结果为： ?[0 1 2 3 4 5 6 7][[0 1][2 3][4 5][6 7]]
python数据分析(pandas) 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。
目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析 o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序 2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构 o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析 o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工
5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python：?开源——免费安装 ?极好的在线社区 ?很容易学习 ?可以成为一种通用的语言，用于基于Web的分析产品数据科学和生产中。 不用说，它仍然有几个缺点： ?它是一种解释性的语言，而不是编译的语言，因此可能占用更多的CPU时间。然而，由于它节省了程序员的时间（由于学习的方便），它可能仍然是一个很好的选择。 Python 2.7 v/s 3.4 这是关于Python的一个最具争议的话题。你可能总是不能避免遇到，尤其是如果你是一个初学者。这里没有正确/错误的选择。它完全取决于具体情况和你的需要。我会尝试给你一些建议，以帮助你做出明智的选择。