大数据分析师培训：Python如何实现数据分析

在大数据分析师培训当中，Python是作为一门编程语言必须要掌握的，在数据分析与挖掘当中，Python语言的作用也非常明显。对于很多初入门的小白来说，不太能理解Python之于数据分析的作用。那么今天我们就来聊聊Python如何实现数据分析？

当数据分析已经成为越来越重要的一项技能，Python由于在数据分析当中的优异表现也更加受到推崇和喜爱。除了爬虫之外，运用Python来进行数据分析，操作更加简便，并且也能解决一些原本Excel数据分析不能解决的问题。


大数据分析师培训课程当中，通过Python来进行数据分析师是学习的必经之路。首先做好数据准备，通过数据采集导入，选择字段进行初步分析，在Dataframe数据格式的帮助下，这个过程能够变得非常简单。

我们举个简单的例子，做一个电影票房数据的分析。先爬取一段时间内的票房数据，生成表格，现在我们想知道单周票房排名第一的都是哪些电影，使用pandas工具库就能快速实现：

import pandas as pd

data=pd.read_csv('中国票房数据爬取测试20071-20192.csv',engine='python')

data[data['平均上座人数']>20]['电影名']

#计算周票房第一随时间变化的结果，导入数据，并选择平均上座人数在20以上的电影为有效数据

dataTop1_week=data[data['排名']==1][['电影名','周票房']]

#取出周票房排名为第一名的所有数据，并保留“电影名”和“周票房”两列数据

dataTop1_week=dataTop1_week.groupby('电影名').max()['周票房'].reset_index()

#用“电影名”来分组数据，相同电影连续霸榜的选择最大的周票房保留，其他数据删除

dataTop1_week=dataTop1_week.sort_values(by='周票房',ascending=False)

#将数据按照“周票房”进行降序排序

dataTop1_week.index=dataTop1_week['电影名']

del dataTop1_week['电影名']

#整理index列，使之变为电影名，并删掉原来的电影名列

dataTop1_week

#查看数据

9行代码，我们完成了Excel里的透视表、拖动、排序等鼠标点击动作。最后还可以用Python中的可视化包matplotlib，实现结果快速出图。

千万不要小看Python语言，尤其是在数据分析这一块上，Python具备很大的潜力，也正是因此，大数据分析师培训当中，Python的学习也是非常重要的一块，大家一定要重视起来。成都大数据培训机构-加米谷大数据，大数据分析师培训，周末提升班每月开班中，课程详情可联系客服了解！