用Python做数据分析的优点有哪些

这篇文章主要讲解了“用Python做数据分析的优点有哪些”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“用Python做数据分析的优点有哪些”吧！

Python优点一：

“流程可控，工作高效”

举个例子，Excel做分析的过程：定位空值-删除空值-修改数据格式-去除异常值-公式计算-数据toushi表-整理数据-插入图表-调整结果……

繁琐的每一步都是来自鼠标点击，中间如果一步有误，很多步骤都需要重新调整，浪费大量时间。

用Excel进行简单的描述统计分析，每换一份数据都需要重新操作一遍。

但使用Python编写每一步过程就非常方便，统一语言带来记录方法的统一。当分析过程需要修改或者复用，只需要调整设定好的参数就可以。

使用Python代码可以迅速调用数据，计算需求，并记录每一步过程，方便修改。

如果想做出各种好看的图表，使用Python可视化类工具就可以，几行代码，省时省力，还具有交互功能。如果需要调整也只要修改代码，不用费心费力重新做图。

Python优点二：

“工具库丰富”

Python超高的人气带来了大量的大神，Python工具库可谓应有尽有，也为Python用途广泛打下了优秀的基础。

拿数据分析来说，以Python可视化必知基本库matplotlib为例，光是官方gallery就有26个大类527个样式，无论是数量还是质量都能碾压市面上大部分同功能软件。

Python优点三：

“小白友好，易上手”

听到Python，大家觉得是门编程语言，很多人就会有这样的顾虑：我是非计算机相关专业出身，学习Python编程是不是跑偏啦？我花大把时间在学习计算机编程上，是不是舍本逐末？

关于这一点大家大可不必担心。如今各行各业都需要数据分析能力，各行各业都需要Python，且Python的语法非常接近英语，对小白学习者非常友好，阅读Python代码就像在阅读文章。下面我们看一段使用Python制作词云图的代码，非常方便易懂：

from pyecharts import WordCloud
name = data_10['关键词'].tolist()
value = data_10['出现频率'].tolist()
wordcloud = WordCloud(width=1300, height=620)
wordcloud.add("", name, value, word_size_range=[20, 100])
wordcloud.render('./参考案例HTML/关键词统计词云图.html')
wordcloud

导入词云工具包——设置关键词和出现频率——设置好文字和图片的大小等参数，就能获得一张词云图：

感谢各位的阅读，以上就是“用Python做数据分析的优点有哪些”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对用Python做数据分析的优点有哪些这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！