为什么Python是最好的数据处理工具 | Python数据处理优势-Toy模板网

很长一段时间，我使用 NodeJS 作为完成各种任务的工具。然而，现在我发现自己越来越喜欢用 Python 来完成数据处理任务，这些任务在我的工作中变得越来越频繁。我发现 NodeJS 对于这些类型的项目可能有点冗长，尤其是在处理一次性脚本时。

因此，我转向了 Python，其中速度和异步编程并不重要。这种转变让我认识到使用 Python 进行数据处理的优势，使其成为我执行此类任务的首选工具。

Python的简单性和高效性

如果您像我一样从 NodeJS 切换到 Python，那么您首先会欣赏到的事情之一就是 Python 的简单性。它的语法干净且易于理解，使得用 Python 读取和编写代码变得轻而易举。当处理复杂性迅速增加的数据处理任务时，这尤其方便。

例如，考虑如何使用 Python 中的 Pandas 库加载 CSV 文件、清理缺失数据并计算每列的平均值 - 所有这些都只需几行简洁的代码即可完成：

import pandas as pd
# 加载 CSV 文件
data = pd.read_csv('file.csv')
# 清理缺失数据
data = data.dropna()
# 计算每列的平均值
mean_values = data.mean()
print(mean_values )

除了简单性之外，Python 还非常高效。尤其是对于经常涉及大型数据集的数据处理任务，Python 确实表现出色。它可以顺利处理大数据，使您能够处理、分析数据并从中获取见解，就像我们示例中的“平均值”计算一样，毫不犹豫。

Python 强大的数据处理库

Python 成为数据处理强大工具的主要原因之一是其大量的库可供选择。特别是，Pandas、NumPy 和 SciPy 是三个主要参与者，它们共同努力简化整个数据处理过程。NodeJS 中冗长脚本的时代已经一去不复返了；有了这些Python库，数据处理变得高效而优雅。

例如，在下面的代码中，我们利用所有三个库来加载 CSV 文件，根据条件生成附加数据列，并执行统计测试：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats

# 使用 pandas 加载 CSV 文件
data = pd.read_csv('file.csv')

# 使用 numpy 生成附加数据列
data['new_column'] = np.where (data['old_column'] > 0, 1, -1)

# 使用 scipy 计算两个数据列的统计检验
t_test_result = stats.ttest_ind(data['column_1'], data['column_2'])

print(t_test_result ）

每个库都拥有独特的功能：Pandas 擅长数据操作和分析（如加载 CSV 文件所示），NumPy 辅助数值运算（在创建新列中得到证明），而 SciPy 擅长科学计算（从进行 t 检验即可看出））。它们共同构成了适合任何数据科学家或爱好者的强大工具包。

Python 处理数据的灵活性

Python 的灵活性是其最引人注目的特性之一。这种适应性体现在其与平台无关的性质中，使得 Python 能够跨多个操作系统无缝集成。无论您使用的是 Windows、macOS 还是 Linux，Python 都能确保流畅的编码体验。

Python 可以优雅地处理各种类型和结构的数据，这进一步说明了这一点。从结构化 CSV 文件到半结构化 JSON 数据，甚至直接从 SQL 数据库获取的数据 - Python 都可以使用。此外，它还能够合并来自不同来源的数据、处理嵌套信息以及轻松转换数据类型。

这使得 Python 成为一个极其通用的工具，适合各种应用程序；无论是简单的脚本还是复杂的数据分析任务，Python 都能适应当前场景的需求。它的灵活性真正使其与众不同，确保它仍然是全球程序员的热门选择。

import pandas as pd

# 加载 CSV 数据
csv_data = pd.read_csv('data.csv')

# 加载 JSON 数据
json_data = pd.read_json('data.json')

# 从 SQL 数据库加载数据 from 
sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine ('sqlite:///:memory:')
sql_data = pd.read_sql_query("SELECT * FROM my_table", engine)

# 处理不同结构的数据
# 展平 JSON 数据中的嵌套列
json_data_flat = pd.json_normalize(json_data ['nested_column'])

# 合并不同数据源
merged_data = pd.merge(csv_data, json_data_flat, on='common_column')