1、準備工作

①定義：用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論，對數據加以詳細研究和概括總結的過程

②環境部署，可以再pycharm中做也可以再jupyter中做

③jupyter的介紹：基于web的在線編輯器 ，可交互式 ，.ipynb文件分享 ，支持markdown

④jupyter的安裝：首先要安裝python解釋器(就是python)，然后pip install jupyter ，如果安裝了conda，它是自帶jupyter和python解釋器的直接打開就好，不建議用conda

⑤jupyter的使用：直接win+r 輸入jupyter notebook，注意不能關掉命令行，不然無法使用jupyter，它相當于服務器，ctrl+c終止服務端，如果電腦中裝有多個python解釋器，分不清了可以用python -m notebook進入

⑤jupyter的常用命令，或者直接用可視化的圖形工具實現想要的效果

ctrl+enter：運行當前行

shift+enter：向下插入一格

esc：進入命令模式，再這個模式下

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輸入A表示在活躍單元之上插入一個新單元

輸入B在活躍單元之下插入一個新單元

連續按兩次D可以刪除一個單元

輸入Z表示撤銷被刪除的單元

輸入Y表示 會將當前活躍的單元變成一個代碼單元

按住 Shift +上或下箭頭可選擇多個單元。

在多選模式時，按住 Shift + M 可合并你的選擇。

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enter：進入編輯模式

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Ctrl + Home 到達單元起始位置

Ctrl + S 保存進度

Ctrl + Enter 會運行整個單元塊

Alt + Enter 不止會運行你的單元塊，還會在下面添加一個新單元

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按esc進入命令行模式按h就可以看到所有的命令，不區分大小寫

一個問號查看概要信息，兩個問號查看源代碼

2、文件操作

在實際操作中，通常采集本地數據來進行數據分析，那么就需要學習Python去對本地文檔進行讀取與寫入等操作。比如：txt文件，json文件，csv文件，excel文件等。

2.1python操作txt文件

open(file, mode=‘r’,encoding=None) --> 打開文件

file：文件路徑如果不在同級目錄之下要采用絕對路徑

mode操作文件模式：r只讀模式，w寫入，a追加寫入

encoding指定文件編碼：utf-8當文件中文亂碼時，則指定編碼為utf-8解決。

①再jupyter中即使不指定編碼格式，中文也不會亂碼，是指針讀取，如果不重新打開文件，那么下述的readline則會返回null

f.read()：讀取全部

f.readline()：逐行讀取

f.readlines()：讀取全部，且為列表

讀取不可逆，內部以指針讀取為基準，所以不可逆，逐行讀取，只顯示最后一條命令

注意w模式再次寫入內容的時候回覆蓋之前的內容，a不會，寫入完畢必須close不然相當于只寫入到了內存，并沒有保存文件

2.2python操作json文件

JSON是一種使用廣泛的輕量數據格式. Python標準庫中的json模塊提供了JSON數據的處理功能。

讀取文件數據

2.3python操作csv文件

CSV即Comma Separate Values，有時也稱為字符分隔值，因為分隔字符也可以不是逗號，其文件以純文本形式存儲表格數據(數字和文本)。經常用來作為不同程序之間的數據交互的格式。

可以直接使用pandas讀取寫入csv文件需要pip install pandas

2.4python操作excel數據

在Python中，有很多第三方模塊用來操作excel，比如說：xlwt，xlrd，openpyxl等。openpyxl只支持2010版本以上的xlsx文件

使用openpyxl將數據寫入demo03.xlsx

實現步驟：①創建工作簿②創建工作表③寫入數據④保存

使用openpyxl讀取demo03.xlsx數據

使用pandas操作excel對象需要pip install pandas如果安裝過濾就不用再安裝了

原文鏈接:https://blog.csdn.net/weixin_49088841/article/details/109555654

總結

以上是生活随笔為你收集整理的用于python环境下的数据操作_数据分析(一)：环境搭建，以及初步操作文件的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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