Python怎么用于数据分析？在过去几年中，对数据分析师和数据科学家的需求一直在快速增长。Python是用于数据分析最流行的语言，那么Python怎么用于数据分析？

Python怎么用于数据分析？Python数据分析分为下面三步。

一、Python怎么用于数据分析？第一阶段：Python基础知识。

你要了解Python语言的整个架构和一些基本概念。

首先学习一点python基础的知识，Python语言基础，函数，文件操作，面向对象，异常处理，模块和包，Linux系统使用，Mysql数据库等。

其次就可以学习一些基本的爬虫，进行数据采集，当然也有很多爬虫工具，直接使用即可。

二、Python怎么用于数据分析？第二阶段：数据分析。

基本了解了python后，学习数据分析方面知识，还要学习一些用于数据分析的工具，也就是一些基于python的科学计算库。可以说是用Python进行数据分析的最常用的。 数据分析方面知识，主要是学习pandas、numpy等等。

1、Pandas

借助Pandas，你可以完成与数据和文件相关的所有工作：数据框架和数据处理，Pandas具有用于处理数字表和时间序列的数据结构和操作。Pandas为你提供预定义的功能，以读取不同格式的文件，例如CSV、Excel等；

2、NumPy

NumPy用于对向量和矩阵进行快速运算，包括数学、逻辑、形状处理、排序、选择等。它是构建用于scientific python packages的所有更高级别工具之基础。假设你要对非常大的list数组执行操作，python默认不支持该列表，在这种情况下，你可以使用numpy包。

三、Python怎么用于数据分析？第三阶段：数据可视化。

再继续就要学习数据可视化来向别人展现数据，常用matplotlib实现，主要包括一些基本的统计图的绘制，比如条形图，柱状图，散点图。还有一些进阶绘图，比如分位数图，相关系数图等等。还需要掌握3D绘图可视化。另外对于数据分析，少不了数据的可视化(也就是画图)，建议从pyecharts、matplotlib、Seaborn中选一个库来进行深入学，在Linux下非常好用，画出来的图很漂亮。还有一个工具包scikit-learn： machine learning in Python，这个工具包主要针对机器学习领域进行数据分析的，里面大量的实例。几乎各种数据分析方法在里面都能找到相应的实现，一些程序有针对性的修改一下就可以了。

1、Pyecharts

这是Pyecharts一个非常常用的可视化工具。PyechartsAPI设计非常简洁，支持链式调用，写法很优雅。多种可选主题，拥有丰富的参数设置，支持词云、可视化地图等多种组件。可交互的可视化效果，能够直接移植到PPT中，方便进行数据分析的结论展现。

2、matplotlib

这是python一个非常著名的可视化工具，相信许多做过可视化的朋友都对matplotlib非常熟悉，专业强大、功能齐全、扩展丰富，几乎你能想到的各种图表，matplotlib都可以轻松办到，小到常见的柱状图、饼状图、折线图，大到复杂的动图、三维图、自定义图，matplotlib都有深入涉及，种类繁多，代码齐全，如果你想做数据可视化，绘制专业的图表以供显示，可以使用一下matplotlib，效果非常不错。

3、seaborn

这也是一个非常不错的python可视化包，基于matplotlib开发，对matplotlib的复杂参数和调用做了精简封装，因此使用起来更方便，也更容易入手，常见的散点图、曲线图、柱状图、饼状图、热力图、箱型图、小提琴图，这个库都有深入涉及，demo丰富，代码齐全，官方教程详细，如果你想快速绘制专业强大的图表，简化复杂的参数配置，可以使用一下seaborn，代码更少，也更容易学习。

对于Python怎么用于数据分析？这个问题，通过上面三步就能用Python进行数据分析，Python用于数据分析非常吃香，薪金相对较高，就业前景很乐观，如果您也想要学习Python，你可以借助培训机构的平台，Python培训机构会给你提供适合的课程，让你更快、更好的掌握Python的知识，Python培训机构会给你提供实习的机会，让你能够找到更适合自己的工作，早日能实现财务自由，现在达内开始Python免费体验课程，只要填写下面的表单就有机会获得达内Python免费试听课程！