python我们能做到吗数据分析？数据分析可以用Python实现，并且有足够的Python库支持数据分析 。为什么要用Python for 数据分析1和为什么要用Python for 数据分析首先，因为Python可以很容易地集成C、C和Fortran代码，所以一些用C写的底层算法封装在python package中后效率非常高 。
1、RvsPython,谁才是数据科学的最佳语言可以去这里看看:从定位上看，R致力于提供更好更人性化的数据分析，统计分析和绘图模型；另一方面 ， Python强调代码的生产率和可读性 。双方的用户群体也有一些差异 。r主要用于学术和研究领域 ， 现在正在快速拓展在企业市场的应用 。Python用户是希望钻研数据分析或应用统计技术的程序员，以及寻求数据科学帮助的开发人员 。
R和Python都受到大量社区的支持 ， 包括邮件列表、用户贡献的文档和Stackoverflow网站 。除此之外 ， R还能得到更多研究人员、数据科学家、统计学家、定量分析专家的支持 。Python得到了开发者和程序员的支持 。灵活性方面 ， 在r中很容易使用复杂的公式，各种统计检验和统计模型都是现成的 ， 很容易使用；与R相比，Python可以灵活地完成以前从未做过的新奇事物，开发者也会用它来为网站或其他应用编写脚本 。
2、...用 python做 数据分析是怎么回事,需要用到 python中的那些内容,具体是...大数据！大数据！其实离不开数据这个词 ， 但总的来说，我之前对数据的了解还不够 ， 更多关注的是技术的提升 。换句话说，我是做技术的，这些技术和数据打交道 ， 但不能算是做数据 。大规模数据的处理是一个非常大的课题，但是技术性更强 。与数据分析相关的Python库有很多，比如Numpy、pandas、matplotlib、scipy等 。数据分析的操作包括数据导入导出、数据筛选、数据描述、数据处理、统计分析、可视化等 。
【r python 数据分析,rpython数据分析】生成数据表有两种常见的方法 。第一种是导入外部数据，第二种是直接写数据 。Python支持从各种类型的数据导入 。在开始使用Python进行数据导入之前，我们需要导入pandas库 。为了方便起见，我们还导入了Numpy库 。代码是最简单的模式，有很多可选的参数设置 ， 比如列名、索引列、数据格式等等 。检查数据表Python使用shape函数查看数据表的维度，即行数和列数 。
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