python能进行数据分析的案例（利用python进行数据分析案例）
文章目录段落：
- 1、GEE-Python遥感大数据分析
- 2、【Python数据分析系列】实现dataframe逐行遍历和逐列遍历(案例+...
- 3、学会用这些“套路”,你才算数据分析师
- 4、零基础怎么通过两个案例快速入门数据分析
- 5、如何用Python做GEE遥感大数据分析
GEE-Python遥感大数据分析
GEE-Python遥感大数据分析 GEE（Google Earth Engine）是谷歌公司提供的全球尺度地球科学数据（尤其是卫星遥感数据）在线可视化计算和分析云平台。该平台在处理海量遥感数据方面具有显著优势，而Python作为GEE的API之一，为遥感大数据分析提供了强大的工具。
在Python脚本中，你需要初始化一个GEE会话，以便与GEE平台交互。使用import ee来导入GEE模块，并调用ee.Initialize()来初始化会话。选择数据集：GEE平台上包含大量的公共数据集，你可以通过ee.ImageCollection或ee.FeatureCollection来选择你需要的数据集。
本课程将基于最热门的Python编程语言，从GEE-Python平台搭建、影像数据分析、本地和云端数据管理，以及云端数据论文出版级可视化等方面结合案例进行讲解和进阶训练。课程适合拥有一定GEE和Python基础，或对编程有强烈兴趣的学员。
相较于ENVI等传统遥感工具，GEE在处理遥感大数据方面拥有明显优势，不仅提供了丰富资源，还节省了科研人员大量数据下载和预处理时间，是遥感领域前沿水平的代表。为了更好地利用GEE平台，我们已经举办了多次基于JavaScript和Python的培训课程，吸引了来自多个行业的学员。
填写GEE申请问卷时，需确保信息真实准确，申请理由需清晰明了。GEE学习推荐 海量遥感数据处理与GEE云计算技术实践应用视频课程：适合初学者了解GEE平台的基本操作及遥感数据处理流程。GEE-Python遥感大数据分析、管理与可视化技术应用：适合进阶学习者掌握GEE与Python结合进行遥感大数据分析、管理与可视化的技术。
【Python数据分析系列】实现dataframe逐行遍历和逐列遍历(案例+...
1、在遍历过程中，`index`是行标签，代表了当前行的索引。每一行数据作为一个`series`对象，包含列标签（字段名）作为索引的数据。接着，我们将演示如何按列遍历DataFrame。
2、遍历 Pandas DataFrame 的行是数据处理中的关键操作。 使用 DataFrame 的 index 属性可以遍历整个 DataFrame。 通过 index 属性，我们可以获得从顶行到底行的范围对象，然后使用这个范围对象迭代 DataFrame 的每行数据。
3、对于数值型列，使用describe()方法查看描述性统计信息。操作DataFrame：选择数据：使用列名选择列，使用loc和iloc方法选择行。数据清洗：使用dropna()删除包含缺失值的行或列，使用fillna()填充缺失值。使用astype()方法进行数据类型转换。数据汇总、筛选、排序：通过聚合函数、条件筛选和排序方法实现。
4、第三步：实现我们的需求：这里主要还是使用索引，掌握dataframe的函数基础上，如何使用这些接口函数很重要。这里简单几行实现数据清洗功能。
学会用这些“套路”,你才算数据分析师
明确数据分析师的要求 数据分析相关工作往往要求统计学和计算机专业综合技能。统计学课程主要涵盖数学相关的理论知识，而计算机专业则主要学习系统程序开发与编程知识。因此，想要入行数据分析，你需要学习这两个领域的新知识，不能仅依赖原有的专业知识。
数据分析可以理解为做菜的，把数据拿过来做成各种“菜”。这些“菜”就是数据分析师的工作结果。吃菜的人就是数据分析师服务的对象，可以是公司、个人、机构。一个合格的数据分析师就是在保证数据干净，数据原材料丰富的情况下把数据做成对目标用户/用户群有“营养”，有价值的“菜”。
数据可视化数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。数据可视化是数据分析的主要方向之一。除掉数据挖掘这类高级分析，不少数据分析就是监控数据观察数据。分析思维的训练。数据库学习Excel对十万条以内的数据处理起来没有问题，但是互联网行业就是不缺数据。但凡产品有一点规模，数据都是百万起。
持续学习：数据分析领域日新月异，新技术和新方法层出不穷。分析师需要保持持续学习的态度，不断更新自己的知识和技能。 实践锻炼：理论知识需要通过实践来检验和巩固。分析师应该积极参与实际项目，通过实践锻炼自己的分析能力。
零基础怎么通过两个案例快速入门数据分析
1、在开始案例学习之前，先对数据分析的基本概念、方法和工具进行初步了解。这可以通过阅读相关书籍、观看在线课程或参加数据分析入门讲座来实现。案例实践 自动化周报看板数据收集：学习如何从不同来源收集数据，如Excel文件、数据库等。
2、通过实战案例来巩固所学知识，提升实战能力。可以选择一些简单的数据分析项目，如疫情数据分析、电商数据分析等，从数据获取、处理、分析到可视化全过程进行实践。学习资源推荐 书籍：推荐《Python数据分析实战》、《利用Python进行数据分析》等经典书籍。
3、明确数据分析的基本概念 数据分析是指通过统计、挖掘、分析等手段，从大量的数据中提取有用的信息和知识，以支持决策和预测的过程。它涉及数据的收集、清洗、处理、分析和解读等多个环节。
4、交互式看板：将多个图表拖拽至同一面板 → 添加“动态筛选器”（如日期、地区），实现联动分析。结果导出 格式选择：支持导出为PDF（适合汇报）、Excel（保留原始数据）、图片（嵌入PPT）。自动化设置：通过“定时任务”功能，每天自动更新数据并发送报告至指定邮箱。
5、快速学会大数据分析的方法 要快速学会大数据分析，需要系统地学习相关知识和技能，并结合实践案例进行实战演练。以下是一个分阶段的学习路径，旨在帮助零基础的学习者快速成长为兼有理论和实战能力的大数据分析师。
如何用Python做GEE遥感大数据分析
1、GEE-Python平台搭建安装earthengine-api：首先，你需要安装earthengine-api Python包，这是与GEE交互的接口。可以使用pip进行安装：pip install earthengine-api。认证：安装完成后，你需要通过GEE的命令行工具进行认证，以获取访问权限。
2、Google账号注册 访问注册页面：访问Google Earth Engine的注册页面，点击右上角的“Sign up”按钮开始注册。创建账号信息：输入用户名和密码，注意用户名应使用真实姓名，以确保账号的真实性和安全性。手机号码验证：输入手机号码进行验证。
3、Python在遥感大数据分析与管理方面发挥着重要作用。通过Python，科学家和工程师可以高效地处理和分析海量的遥感数据，提取有用的信息。例如，GEE(Google Earth Engine)平台提供了强大的遥感数据处理和分析能力，而Python则是与之紧密集成的编程语言，使得用户可以通过编写Python脚本来实现复杂的遥感数据分析任务。
4、注册Google账号 如果已有Google账号，可直接登录并绑定学校的教育邮箱（若没有教育邮箱，可尝试按照学校邮箱格式自行编写，但需注意格式正确性以避免审核不通过）。若无Google账号，则需进行以下注册步骤：打开GEE注册页面 访问Google Earth Engine官网，点击右上角“Sign up”进入注册页面。