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python数据分析(pandas)
几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。
  我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！
  我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学****这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。
  由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学****Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。
目录
1. 数据分析的Python基础
为什么学Python用来数据分析
Python v/s
怎样安装Python
在Python上运行一些简单程序
2. Python的库和数据结构
Python的数据结构
Python的迭代和条件结构
Python库
3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析
序列和数据框的简介
分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 
4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工
5. 使用Python中建立预测模型
逻辑回归
决策树
随机森林
让我们开始吧

为什么学Python用来数据分析
  很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学****Python：
开源——免费安装
极好的在线社区
很容易学****br/>可以成为一种通用的语言，用于基于Web的分析产品数据科学和生产中。
  不用说，它仍然有几个缺点：
它是一种解释性的语言，而不是编译的语言，因此可能占用更多的CPU时间。然而，由于它节省了程序员的时间（由于学****的方便），它可能仍然是一个很好的选择。
Python v/s
  这是关于Python的一个最具争议的话题。你可能总是不能避免遇到，尤其是如果你是一个初学者。这里没有正确/错误的选择。它完全取决于具体情况和你的需要。我会尝试给你一些建议，以帮助你做出明智的选择。
为什么选择Python
极好的社区支持！这是你在初期需要的东西。Python 2发行于2000年末，已经被使用超过15年。
很多第三方库！，。如果你计划将Python用于具体的应       用，如Web开发这种高度依赖外部模块的，。
，。
为什么选择Python
更整齐和更快！Python开发者修正了一些固有的问题和小缺点，以此为未来建立一个强大的基础。这些可能不是很相关，但最终会很重要。
这是未来！ .X族发布的最后一个版本，。Python 3在过去5年已经发布的稳定版本，并将继续。
  没有明确的赢家，但我想，底线是，你应该专注于学****Python语言。版本之间的转换应该只是一个时间问题。敬请期待，不久的将来一个专门对比Python X的文章！
怎样安装Python
有两种方法安装Python
你可以直接从项目网站下载Python，然后单独安装你想要的组件和库
或者，你可以下载并安装一个包，它附带了预装的库。我建议您下载Anaconda。另一种选择是 Enthought Canopy Express。
第二种方法提供了一个避免麻烦的安装，因此我会推荐给初学者。这种方法是你必须等待整个包进行升级，   即使你只是对一个单一的库的最新版本感兴趣。它应该不重要，直到和除非，直到和除非，你正在做的尖端统计研究。
选择开发环境
  一旦你已经安装了Python，选择环境可以有很多种选择。这里是3个最常见的选择：
终端/基于Shell
IDLE(默认环境)
iPython notebook ——类似于R的markdown
  而环境权取决于你的需要，我个人更喜欢iPython notebook一点 。它提供了许多良好的功能，编写代码的同时还可以用于记录，你可以选择在上面运行代码块（而不是一行一行的执行）。
我们在整个教程中将使用Ipython 环境
热身：跑第一个Python程序
  你可以使用Python作为一个简单的计算器来开始：
有