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我在SAS工作了5年多之后，决定走出舒适区。作为一名数据科学家，我在寻找其他好用的对象，荣幸的是，没过多久，我发清楚明了Python。

一向以来，我爱好敲代码。事实证实，有了Python，敲代码变得更为轻易。

我花了一周时光来进修Python的基本常识，大年夜那时起，我不仅深刻研究Python，并且还赞助很多其他人进修这门说话。起先，Python是门通用说话，多年来，跟着社区的大年夜力支撑，如今有了数据分析及猜测建模库。

因为缺乏Python数据科学资本，我决定创建本教程，旨在赞助大年夜家快速入门。在本教程中，我们将评论辩论若何应用Python来进行数据分析，在实践中总结办法。

Python数据分析基本

留意：这里的贷款状况重编码了，1代表是，0代表否，平均值表示贷款的概率。

为什么要进修应用Python来进行数据分析?

诚然，它还有很多缺点：

Python是一种解释说话而不是编译说话，是以占用更多的CPU时光。然而，因为节俭了法度榜样员时光(易学)，Python仍然是一个不错的选择。

Python 2.7与3.4版本的比较

这是Python中最受争议的话题之一，作为初学者，你绕不开这个问题。其实选择哪个版本都没有对错，完全取决于你的须要和实际应用处景。我会测验测验给大年夜家一些指引，赞助大年夜家做出明智的选择。

为什么选择Python 2.7?

练习集的精确度是100%，这是过拟合的最终结不雅，可以经由过程两种方法解决：

3.X版本的一些功能向后兼容，可以应用2.7版本。

为什么选择Python 3.4?

简洁快速，Python开辟人员已经修复了一些自身的Bug，为其成长打下更坚实的基本。最初这些可能与你不是很相干，终将是很重要的。

将来趋势，2.7版本是2.X系列的最后一个版本，最终大年夜家都必须转到3.X版本。Python 3已经宣布了5年的稳定版本，并将持续推动。

若何安装Python?

有两种安装Python的办法：

你可以直接在官网高低载Python，并安装所须要的组件和库。

或者，你可以下载安装预装库的软件包，我建议你下载Anaconda，别的可所以Canopy Express。

#We can try different combination of variables: 
 
predictor_var = ['Credit_History','Loan_Amount_Term','LoanAmount_log'] 
 
classification_model(model, df,predictor_var,outcome_var)  

第二种办法免除安装其他库的麻烦，是以我会推荐给初学者。如不雅你对单个库的最新版本感兴趣，你必须比及全部软件包的更新。除非你在做前沿的统计研究，不然应当没有什么竽暌拱响。

选择开辟情况

一旦安装了Python，就有各类各样的开辟情况，以下是常见的3种：

• Terminal / Shell
• IDLE (默认)
• iPython notebook(类似R中的markdown) 

精确的开辟情况取决于你的须要，我小我更爱好iPython Notebook。它有很多好的功能，编写代码时供给了文档记录功能，可以选择运行代码块(而不是逐行履行)。

一路看看所有变量中的缺掉值，因为大年夜多半模型不克不及应用含缺掉值的数据，缺掉值弥补很重要。所以，我们检查数据集中的null / NaN的数量。

我们将应用iPython开辟情况完成本教程。

预热：运行你的第一个Python法度榜样

你可以应用Python作为简单的寂?骥开端

提示几点

你可以在terminal / cmd上输入“ipython notebook”来启动iPython Notebook，这取决于你正在应用的操作体系。

可以经由过程点击“UntitledO”来重定名。

界面显示In [*]表示输入，Out[*]表示输出。

履行当前代码块按快捷键“Shift + Enter”，运行当前块并插入额外的块按快捷键“ALT + Enter”。

在深刻解决问题之前，让我们回想一下，懂得Python的基本常识。 我们知道数据构造、迭代和前提构造构成任何说话的关键。 在Python中，这些包含列表，字符串，元组，字典，for轮回，while轮回，if-else等。我们来看看个中的一些。

Python库及数据构造

Python数据构造

以下是一些在Python中应用的数据构造。你应当熟悉它们，以便恰当应用它们。

Lists – 列表是Python中最常用的数据构造之一。 可以经由过程在方括号中写入逗号分隔值的序列来简单地定义列表。列表可以包含不合类型的项，但平日这些项都具有雷同的类型。 Python列表是可变的，可以更改列表的各个元素。

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本文标题：技术 | 使用Python来学习数据科学的完整教程

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