Python数据分析环境和工具
一、数据分析工作环境
Anaconda:
Anaconda（水蟒）是一个科学计算软件发行版，集成了大量常用扩展包的环境，包含了 Python 解释器，conda 包管理工具，以及 NumPy、Pandas、Matplotlib 等 180 多个科学计算包及其依赖项，并且支持所有操作系统平台。
下载地址：https://www.continuum.io/downloads
conda命令和pip命令对比：
安装包：
pip install xxx,conda install xxx卸载包：
pip uninstall xxx,conda uninstall xxx升级包：
pip install upgrade xxx,conda update xxx
二、数据分析工具
Python本身的数据分析功能不强，需要第三方的扩展库来增强的它的能力。我们课程用到的库包括NumPy、Pandas、Matplotlib等，下面对这三个库做一个简单介绍，后面会通过案例深入讲解相关库的使用。
Numpy
Python并没有提供数组的功能。虽然列表可以完成基本的数组功能，但它不是真正的数组，而且在数据量较大的时候，使用列表的速度会慢的让人难以接受。为此，Numpy提供了真正的数组功能，以及对数据进行快速高效处理的函数。Numpy还是很多更高级的扩展库的依赖库，后面讲解的Matplotlib库、Pandas库都依赖于它。
Pandas
Pandas是Python下最强大的数据分析工具。它包含高级的数据结构，使得在Python中处理表格型数据非常快速和简单。Pandas构建与Numpy之上，它使得以Numpy为中心的应用很容易被使用，最初是被作为金融数据分析工具而开发出来的。
Pandas功能非常强大，支持类似与SQL的数据增、删、改、查，并且带有丰富的数据处理函数，支持灵活的处理缺失数据。
Matplotlib
处理数据分析的结果，都免不了数据可视化的问题。对于Python来说， Matplotlib来说是最著名的绘图库，它主要用于二维绘图。它可以让我们非常快捷的用Python可视化数据。
三、IDE开发工具
Jupyter Notebook：
命令：
jupyter notebook
Anaconda自带，无需单独安装
实时查看运行过程
基本的web编辑器（本地）
.ipynb 文件分享
可交互式
记录历史运行结果
支持编写markdown
IPython：
命令：
ipython
Anaconda自带，无需单独安装
Python的交互式命令行 Shell
可交互式
记录历史运行结果
及时验证结果
Spyder：
命令：
spyder
Anaconda自带，无需单独安装
免费，操作简单的图形界面IDE
PyCharm：
JetBrains公司出品，功能最强大的 Python 图形界面IDE。
收费软件，需要自行安装和购买：https://www.jetbrains.com/pycharm/download
四、Python3 常用的新特性
print() 是函数，不再是一个语句
Python2中的raw_input()输入函数，改为 input()
Python 3 对文本和二进制数据做了更为清晰的区分。
新增数据类型 bytes (字节包)，代表二进制数据以及被编码的文本字符串前有个前缀
b
文本由unicode表示，为str类型
二进制数据由bytes (字节包)表示，为bytes类型
Python3中字符串类型 bytes 与 str 转换
str 可以编码(encode)成 bytes
bytes 可以解码(decode)成 str
字符串格式化输出方式：新增format()方式
dict类型变化：
之前的 iterkeys(), itervalues(), iteritems()，
改为现在的 keys(), values(), items()
五、字符串编码格式回顾：
ASCII：早期计算机保存英文字符的编码方式GB2312：对ASCII的中文扩展GBK/GB18030：包括了GB2312的所有内容，同时又增加了近20000个新的汉字和符号，是简体中文Windows环境下默认编码格式Unicode：包括了全球的符号和编码。每个字符用3~4个字节表示，浪费空间UTF-8：可变长的编码方式，在互联网上使用最广泛的一种Unicode的实现方式，根据语种决定字符长度，如一个汉字3个字节，一个字母1个字节，也是Linux环境下默认编码格式。
在Python3中，Unicode编码字符串使用str类型表示，非Unicode编码字符串（如gbk、utf-8等）用bytes类型表示。
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