¿Cuáles son las mejores formas de hacer análisis de datos en Python?

El análisis de datos se utiliza para explorar y analizar grandes conjuntos de datos para aumentar la toma de decisiones basada en datos y hacer mejores predicciones. Con la ayuda del análisis de datos, los usuarios pueden recopilar, transferir y limpiar datos para obtener información útil. Además, el análisis de datos ayuda a responder preguntas, refutar teorías y probar hipótesis. Usando varias herramientas, como Python, R, Power BI y otras, los científicos de datos pueden realizar análisis de datos. Aquí, hemos mencionado los detalles sobre análisis de datos en Python. Pero antes de llegar a los detalles, averigüemos por qué Python se usa para el análisis de datos.

¿Por qué los científicos de datos eligen el análisis de datos en Python?

Existen varios lenguajes de programación para el análisis de datos, pero se ha visto que la mayoría de los estadísticos, científicos de datos e ingenieros prefieren usar Python para el análisis de datos. A continuación se presentan algunas de las razones comunes por las que análisis de datos en Python popularizándose día a día:

  • El lenguaje de programación Python es flexible y escalable (lo que significa que la capacidad del sistema es mayor para manejar un trabajo en desarrollo).
  • Python considera los lenguajes de programación fáciles de entender y aprender, y tiene una sintaxis fácil y sencilla.
  • Ofrece varias bibliotecas para la visualización de datos y gráficos para crear tablas.
  • Python tiene bibliotecas únicas para la manipulación de datos y el cálculo numérico.
  • Si está buscando un amplio apoyo de la comunidad que pueda proporcionar fácilmente una solución inmediata a sus preguntas, Python es el mejor.

Lista de bibliotecas de Python disponibles para el análisis de datos

Debido a la disponibilidad de varias bibliotecas de Python, los científicos de datos usan Python para analizar datos. Además, las bibliotecas de Python son fáciles de usar, por lo que gana popularidad entre los analistas de datos. Estas son algunas de las bibliotecas de Python utilizadas para el análisis de datos:

  • NúmPy: Admite matrices n-dimensionales y ofrece una excelente funcionalidad de cálculo numérico. Además, se utiliza para calcular el valor de la transformada de Fourier y el álgebra lineal.
  • matplotlib: Los analistas utilizan esta biblioteca de Python para trazar varios puntos de datos y crear varias visualizaciones de datos interactivas.
  • Scikit-Aprender: La funcionalidad de esta biblioteca permite al usuario realizar modelos de clasificación, agrupación y regresión.
  • Panda: Esta biblioteca de Python ofrece la operación de manejo de datos faltantes, manipulación de datos y realización de operaciones matemáticas.
  • SciPy: Esto se utiliza principalmente para cálculos científicos. Esta biblioteca de Python incluye álgebra lineal, interpolación, procesamiento de señales e imágenes, optimización, integración y funciones especiales.

Ejemplo: ¿cómo realizar análisis de datos en Python utilizando la biblioteca NumPy?

Aquí, proporcionamos un ejemplo de cómo el analista de datos realiza la manipulación de datos y el análisis numérico con la biblioteca NumPy.

En primer lugar, cree una sola matriz NumPy. importar NumPy cómo notario público# Generar una matriz 1Darr1 = matriz np ([ 4, 5 ])Prensa(arr1)Producción: [4 5]
Acceda y manipule componentes dentro de la matriz especificada. # Para acceder a los elementos de la matriz dadaarr1[1]Producción: 5# Para modificar cualquier elemento de la matriz especificadaarr1[1] = 2
arr1Producción: Vector([4, 2])
Cree una matriz 2D y verifique su forma. # Crear matriz 2Dmatriz2 = np.matriz ([ [4,5], [6,7] ])Prensa(arr2)Producción:
[ [4 5 ] [6 7 ] ]# Para comprobar la forma del arcoPrensa("La forma es de 2 filas y 2 columnas:", arr2.forma)Producción:
La forma es de 2 filas y 2 columnas: (2, 2)
Acceda a los componentes de la matriz 2D con la ayuda de posiciones de índice. Prensa(arr2[0][1])Prensa(arr2[0, 1])Prensa(arr2[0, -1])Prensa(arr2[-1, 0])Producción:5556
Cree una matriz de cadenas de tipo. # Escriba una matriz de cadenasarr3 = np.matriz( [ ‘China’, ‘India’, ‘Mexico’, ‘USA’ ])Prensa(arr3)Producción: [ ‘China’, ‘India’, ‘Mexico’, ‘USA’ ]arr3 [2]Lanzamiento: 'México'
Use la función arange () y linspace () para proporcionar incluso espacio dentro de un rango particular. # Valor de matriz espaciado uniformemente que se distribuye en el rango particular.llegar = np organizar(2, 20, 3)Prensa(arriba)Producción: [ 2 5 8 11 14 17 20 ]# Número de matrices espaciadas uniformemente que se distribuyen en el rango particular.llegar = espacio de línea np(0, 10, 5)Prensa(arriba)Producción:
[ 0 2.5 5.0 7.5 10.]
Crea una matriz de valores aleatorios entre 0 y 1 dentro de la forma proporcionada. # Array con valores aleatorios entre 0 y 1 dentro de la forma dadallegar = np.aleatorio.aleatorio (5)Prensa(arriba)Prensa(' n') ar = np.aleatorio.aleatorio (2.3)Prensa(arriba)Producción:
[ 0.4 0.1 0.5 0.8 0.9]
[ [ 0.72 0.35 0.34] [ 0.68 0.49 0.55] [   0.94   0.31   0.44] ]
Cree una matriz de identidad con la ayuda de la función identidad () y ojo (). # Crear una matriz de identidadmatriz_identidad = np.identidad(2)Prensa(matriz de identidad)Producción:
[ [ 1 0] [   1] ]matriz_identidad = np.ojo(2)Prensa(matriz de identidad)Producción:
[ [ 1 0] [   0   1] ]
Cree una matriz matriz de 3 × 3 utilizando el no aleatorio entre 0 y 1. arr = np aleatorio.rand(3.3)Prensa(arriba)Producción:
[ [ 0.9 0.7 0.2] [ 0.8 0.1 0.4] [   0.7   0.4   0.1] ]
Agrega el valor de la matriz a lo largo de la columna dada. # suma el número a lo largo de la columna dadaPrensa(np.sum (arr, eje = 0))Producción:
[ 2.4 1.2 0.7 ]
Suma el valor de la matriz a lo largo de la fila dada. # Suma junto con la líneaPrensa(notario público.suma(Arr, eje = 1))Producción:[ 1.8 1.3 1.2 ]
Elimina muchos elementos de una matriz matriz. # Eliminación de muchos elementosmatriz2 = np.matriz ( [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] )Prensa(arr2)Prensa(' n') arr3 = np.Borrar(arr2, [2,6])Prensa(arr3)Producción:
[ 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 ]
[1  2  4  5  6  8  9  10 ]
Concatene cada elemento en 2 matrices diferentes. # Combinación y escupir de una matrizmatriz1 = np.matriz ([ [ 1,2,3], [1,2,3] ]) matriz2 = np.matriz ([ [ 5,6,7], [5,6,7] ])# Combinación de elementos de matriz por columnagato = np.concatenar((arr1, arr2), eje= 0)Prensa(gato)Producción:
[ [ 1 2 3] [ 1 2 3] [ 5 6 7] [ 5 6   7] ]# Combinando elementos de matriz por filagato = np.concatenar((arr1, arr2), eje= 1)Prensa(gato)Producción:
[ [  1  2  3  5  6  7] [  1  2  3  5  6  7] ]
Crear valores constantes en una matriz. # Matriz de valores constantesPrensa(notario público.completo((2,3), 5))Producción:
[ [ 5 5 5] [ 5 5   5] ]
Agregue elementos de la matriz con la ayuda de la función append (). # Agregar elementosmatriz = np.matriz ([1,2,3,4])
arr1 = np.agregar(arr, 5) arr1Producción:
Vector([1,2,3,4,5])arr2 = np.agregar(Arr, [6,7,8])Prensa(arr2)Producción:
[  1  2  3  4  6  7  8]
Índice de contenidos
  1. ¿Por qué los científicos de datos eligen el análisis de datos en Python?
  2. Lista de bibliotecas de Python disponibles para el análisis de datos
  3. Ejemplo: ¿cómo realizar análisis de datos en Python utilizando la biblioteca NumPy?
  • Conclusión
  • Conclusión

    Hoy en día, los datos juegan un papel importante en todas las industrias, por ejemplo, para analizar las necesidades de los clientes para hacer crecer el negocio, etc. Por lo tanto, los datos se recopilan y generan en diferentes formatos para concluir los resultados útiles. Además, muchas empresas y organizaciones confían en el análisis de datos donde pueden verificar oportunidades e información ocultas para hacer crecer sus negocios. Análisis de datos en Python es el tema principal que todo analista de datos necesita saber. Por ello, te hemos facilitado todos los detalles al respecto. Los usuarios pueden usar varias bibliotecas de Python, como NumPy, Matplotlib y Pandas, para realizar análisis de datos. Además, hemos proporcionado un ejemplo para Análisis de datos en Python utilizando la biblioteca NumPy. Esto le ayuda a saber cómo utilizar la biblioteca de Python para analizar los datos recopilados. Así que sigue practicando y conviértete en un buen analista de datos. e incluso si necesita un asistente de python en línea, contáctenos.

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