是数据科学领域的流行词，您可能听说过它。这种著名的编程语言用于数据科学，性能流畅。Python 是一种多功能编程语言。这表明它不仅限于数据科学。除了其他东西，您还可以使用它来为 Web 和移动设备创建应用程序。因此，初学者在学习 Python 进行数据科学时最常犯的错误之一就是以错误的方式学习它。也就是说，没有从数据科学职业的角度来学习 Python。因此，可能需要额外的时间和精力。我们将讨论数据科学家的十大 Python 主题。
数据科学家必须掌握的十大 Python 主题
Python 是一种强大且适应性强的编程语言，适用于数据科学行业。它提供 冰岛 whatsapp 数据 了用于数据编辑、分析和可视化的各种工具和软件。数据科学家可以在研究这些主题后分析和解释数据。它将为理解和使用 Python 处理数据奠定基础。
1. 应用： panda 库是一种强大的数据处理和分析工具，它与 Python 中的 () 方法的应用配合使用。数据科学家可以使用 apply () 方法对庞大的数据集进行复杂的操作。他们无需创建显式循环即可做到这一点，这对他们很有帮助。
2. Map： pandas 中的 apply() 方法与 Python 内置的 map() 函数类似。但 map 的设计更适合用于简单的可迭代对象，而不是 DataFrames 或 Series。map() 函数有助于数据科学家对每个数据集成员进行快速操作。
3. 函数：数据科学家使用函数，这是 Python 的一个关键概念。通过允许你组织和重用代码，它们使代码更有效、更清晰、更易于维护。在 Python 中，函数是使用 def 关键字（函数名）创建的。它使用一组括号，这些括号可能包含也可能不包含参数。
4. Lambda 函数：也称为匿名函数，是 Python 程序员构建快速、一次性函数的一种技术。使用“lambda”一词来定义它们很有用，然后添加一个或多个参数、冒号和单个表达式。因为它们允许开发简单的函数而无需识别它们。无需包含全面的函数定义。Lambda 函数在很多方面对数据科学家都很有用。
5. 字典：数据科学家使用字典（一种核心 Python 数据结构）来存储和检索数据。字典使你能够以清晰易懂的方式保存数据，因此对数据科学家很有帮助。
6. 集合：数据科学家还使用集合，这是 Python 中的另一种基本数据结构。数据科学家发现集合很方便，因为他们可以从数据集中删除重复项并执行标准集合运算，如并集、交集和差集。
7. Panda Dataframe： Pandas 是一个强大且适应性强的 Python 数据处理包。DataFrames 有助于数据科学家处理缺失信息并执行数据清理操作。它们还有助于执行其他数据处理作业。这些作业包括过滤、聚合和分组操作。
8. Panda Series：您可以使用它来处理缺失值和更改数据类型，这使数据科学家能够以多种方式清理和预处理数据。通过创建汇总统计数据和信息图表，数据科学家还可以查看数据的分布情况。
9. 列表：每个数据科学家都会使用列表，这是基本的数据结构。列表数据类型是一种灵活而强大的工具，用于在 Python 中存储和操作数据。能够存储各种类型的多个项目，使列表非常适合存储和处理具有各种属性的数据。
10. Numpy Array： Numpy Array 是一个强大的 Python 数值计算包。您可以在整个数组上执行数学运算，而不必循环遍历数组。您可以对每个元素执行此操作，因此，Numpy 数组对数据科学家特别有用。
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Python 数据分析包
Python 是一种多功能语言，您可以将其用于数据科学和分析以外的目的。然而，正是这些库为用户提供了基本功能，使得 Python 在处理数据方面如此有效。查找用于处理数据的主要 Python 库。花一些时间熟悉这些产品的基本目标。
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