首先声明一下,我是python新手,专业是文科,对程序一窍不通,因为对python感兴趣,所以花了一个月时间,攻克了一些基本的软件安装问题,下面简单罗列基本的步骤:
步骤2:Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版,支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。刚开始特别不理解为什么要下载anaconda?不是已经安装python了嘛,但是经过我初步的学习下来,是因为Anaconda里面包含许多统计学的包,简单点说,Anaconda里面包含了一些统计分析过程中的一些程序,如果你不下载,你就要自己额外找其他方式安装这些程序,这是非常麻烦。
以上这个网址不是Anaconda的官网,从官网上下载基本下载不了,至于原因可以百度一下,现在一般国内主流的都是用以上这个网址。进入这个页面以后,鼠标下翻到底部,安装最新版本,如下图所示:
安装Anaconda
步骤3:安装Anaconda之后,点击开始-所有程序-Anaconda3(64bit),子文档包括以下开发环境如:jupyterNotebook、Spyder,此外也可到pycharm官网下pycharm,版本是professional。
jupyter Notebook、Spyder、pycharm都是可以用来统计分析,前提是你要学习编码,另外具体区别,我也不是很清楚。
下载Notepad,转换文件。 附件:这是在用spyder这个工具中,如何导入外部文件的代码,我找了很久才找到的,目前我能进行粗浅的统计分析。 导入CSV文件: l 使用read_csv函数导入CSV文件 l read.cs函数用法 read_csv(file,encoding) from pandasimport read_csv; df = read_csv('D://4.1//4.1//1.CSV',encoding= 'UTF-8') 导入文本文件: l 使用函数导入文本文件 l read_table(file, names=[ ],sep=””) l from pandas import read_table; df = read_csv('D://data_python//4.1//4.1//1.CSV', names =['age','name'], sep =',') 导入Eexcel文件: l 使用read_excel函数导入Excel文件 l read_excel函数的语法 read_excel(fileName, sheetname, header) l from pandas import read_excel; df = read_excel('D://data_python//4.1//4.1//3.xlsx', sheetname='data')
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