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用Python入门数据科学

发布时间:2019-9-30 14:40阅读量:14
摘要: 像其他看似包罗万象的大型领域一样,知道从哪里开始探索数据科学可能会令人生畏。有很多资源可以帮助数据科学家使用自己喜欢的编程语言来实现其目标,其中包括最流行的编程语言之一:Python。使用 Pandas、Matplotli ...

使用 Python 开展数据科学为你提供了无限的潜力,使你能够以有意义和启发性的方式解析、解释和组织数据。

数据科学是计算领域一个令人兴奋的新领域,它围绕分析、可视化和关联以解释我们的计算机收集的有关世界的无限信息而建立。当然,称其为“新”领域有点不诚实,因为该学科是统计学、数据分析和普通而古老的科学观察派生而来的。

但是数据科学是这些学科的形式化分支,拥有自己的流程和工具,并且可以广泛应用于以前从未产生过大量不可管理数据的学科(例如视觉效果)。数据科学是一个新的机会,可以重新审视海洋学、气象学、地理学、制图学、生物学、医学和健康以及娱乐行业的数据,并更好地了解其中的模式、影响和因果关系。

像其他看似包罗万象的大型领域一样,知道从哪里开始探索数据科学可能会令人生畏。有很多资源可以帮助数据科学家使用自己喜欢的编程语言来实现其目标,其中包括最流行的编程语言之一:Python。使用 PandasMatplotlib 和 Seaborn 这些库,你可以学习数据科学的基本工具集。

如果你对 Python 的基本用法不是很熟悉,请在继续之前先阅读我的 Python 介绍

创建 Python 虚拟环境

程序员有时会忘记在开发计算机上安装了哪些库,这可能导致他们提供了在自己计算机上可以运行,但由于缺少库而无法在所有其它电脑上运行的代码。Python 有一个系统旨在避免这种令人不快的意外:虚拟环境。虚拟环境会故意忽略你已安装的所有 Python 库,从而有效地迫使你一开始使用通常的 Python 进行开发。

为了用 venv 激活虚拟环境, 为你的环境取个名字 (我会用 example) 并且用下面的指令创建它:

  1. $ python3 -m venv example

导入source该环境的 bin 目录里的 activate 文件以激活它:

  1. $ source ./example/bin/activate
  2. (example) $

你现在“位于”你的虚拟环境中。这是一个干净的状态,你可以在其中构建针对该问题的自定义解决方案,但是额外增加了需要有意识地安装依赖库的负担。

安装 Pandas 和 NumPy

你必须在新环境中首先安装的库是 Pandas 和 NumPy。这些库在数据科学中很常见,因此你肯定要时不时安装它们。它们也不是你在数据科学中唯一需要的库,但是它们是一个好的开始。

Pandas 是使用 BSD 许可证的开源库,可轻松处理数据结构以进行分析。它依赖于 NumPy,这是一个提供多维数组、线性代数和傅立叶变换等等的科学库。使用 pip3 安装两者:

  1. (example) $ pip3 install pandas

安装 Pandas 还会安装 NumPy,因此你无需同时指定两者。一旦将它们安装到虚拟环境中,安装包就会被缓存,这样,当你再次安装它们时,就不必从互联网上下载它们。

这些是你现在仅需的库。接下来,你需要一些样本数据。

生成样本数据集

数据科学都是关于数据的,幸运的是,科学、计算和政府组织可以提供许多免费和开放的数据集。虽然这些数据集是用于教育的重要资源,但它们具有比这个简单示例所需的数据更多的数据。你可以使用 Python 快速创建示例和可管理的数据集:

  1. #!/usr/bin/env python3
  2.  
  3. import random
  4.  
  5. def rgb():
  6.     NUMBER=random.randint(0,255)/255
  7.     return NUMBER
  8.  
  9. FILE = open('sample.csv','w')
  10. FILE.write('"red","green","blue"')
  11. for COUNT in range(10):
  12.     FILE.write('\n{:0.2f},{:0.2f},{:0.2f}'.format(rgb(),rgb(),rgb()))

这将生成一个名为 sample.csv 的文件,该文件由随机生成的浮点数组成,这些浮点数在本示例中表示 RGB 值(在视觉效果中通常是数百个跟踪值)。你可以将 CSV 文件用作 Pandas 的数据源。

使用 Pandas 提取数据

Pandas 的基本功能之一是可以提取数据和处理数据,而无需程序员编写仅用于解析输入的新函数。如果你习惯于自动执行此操作的应用程序,那么这似乎不是很特别,但请想象一下在 LibreOffice 中打开 CSV 并且必须编写公式以在每个逗号处拆分值。Pandas 可以让你免受此类低级操作的影响。以下是一些简单的代码,可用于提取和打印以逗号分隔的值的文件:

  1. #!/usr/bin/env python3
  2.  
  3. from pandas import read_csv, DataFrame
  4. import pandas as pd
  5.  
  6. FILE = open('sample.csv','r')
  7. DATAFRAME = pd.read_csv(FILE)
  8. print(DATAFRAME)

一开始的几行导入 Pandas 库的组件。Pandas 库功能丰富,因此在寻找除本文中基本功能以外的功能时,你会经常参考它的文档。

接下来,通过打开你创建的 sample.csv 文件创建变量 FILE。Pandas 模块 read_csv(在第二行中导入)使用该变量来创建数据帧dataframe。在 Pandas 中,数据帧是二维数组,通常可以认为是表格。数据放入数据帧中后,你可以按列和行进行操作,查询其范围,然后执行更多操作。目前,示例代码仅将该数据帧输出到终端。


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