新手如何学习Python数据分析 如何利用python进行数据分析

新手如何学习Python数据分析

对于新手，如何学好python，这些很关键：

Part1：能掌握好Python关键代码以及Pandas、Numpy、Matplotlib、Seaborn这四个基本工具包，便能独立完成一些简单的数据分析工作了；

Part2：工欲善其事，必先利其器，所以你必须选择体验良好的数据分析编程环境；

Part3：用真实商业数据应用项目检验能力。

学习Python数据分析的最终目的，是为了掌握数据分析技能，拥有解决实际工作或日常生活中与数据分析相关问题的能力。

如何利用python进行数据分析

1、为什么用Python做数据分析
首先因为Python可以轻松地集成C、C 、Fortran代码，一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高效。并且Python与Ruby都有大量的Web框架，因此用于网站的建设，另一方面个人觉得因为Python作为解释性语言相对编译型语言更为简单，可以通过简单的脚本处理大量的数据。而组织内部统一使用的语言将大大提高工作效率。
2、为什么用R做数据分析
R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面（主要用在金融分析与趋势预测）无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用；相比python在这方面贫乏不少。另外R语言具有强大的可视化功能，一个散点图箱线图可以用一条程序搞定，相比Excel更加简单。
在使用环境方面，SAS在企业、政府及军事机构使用较多，因其权威认证；SPSS、R大多用于科研机构，企业级应用方面已有大量的商业化R软件，同时可结合（具体怎么结合，尚未搞明白）Hadoop进行数据挖掘。

如何使用Python进行Web数据处理

如果你对这门语言还不太熟悉，你需要复习前面的内容。假定我们现在已经掌握了python语言的基本知识，现在让我们来使用python语言做一些更有意义的工作。几个星期以前，我收到来自web站点发送的一封e-mail，通知我的网络空间就要到期了，在他们删除空间上的文件之前，我还有一个月的时间来备份文件。我在这一站点上只存储了一些老照片，也不是十分重要，但我还是打算将它们保存下来。我并没有一张张地保存，而是在网站上留言说要自己写东西处理这些文件。于是我和网站就着手开发一个命令行程序，这个程序能够处理web页面，打印页面中的图片地址。在这篇文章结束之际，我们已经完成了通过HTTP打开和读取HTML数据，定义函数，能接收多样的用户输入，并且使用正规表达式来处理正文。 函数定义首先我们需要掌握python语言的一项基本特征：函数。我们将实现一定功能的代码模块称之为函数，并赋予该段代码一个函数名。以后使用这段代码时，不需要再输入全部的代码，而通过函数名直接调用这段代码。python中函数的定义很简单，如下：def hello(name):print "hello " nameDef关键字后面的字符就是函数名，双括号中的字符就是函数参数——也就是函数的输入值。调用函数也十分简单，如下：>>> hello("world")hello world>>> hello("everyone")hello everyone在所有的程序设计中，使用函数是一个好主意。通过使用函数，我们不再需要拷贝和粘贴代码，从而也减轻了程序的维护工作。同时，根据代码的功能对程序代码进行组合，使得程序更易懂和易维护。

如何用Python从大量pdf 中提取表格中的数据进行分析

试试tabula，读取pdf后可转为pandas dataframe进行后续处理，也可直接输出csv文件。
python版本的项目主页，
安装：pip install tabula-py
如果包含中文内容需要修改编码格式：
pd.read_csv("example.csv", encoding="GB18030")

(ps下次提问请先查看万能的stackoverflow：
Extracting table contents from a collection of PDF files)