python怎么創建數據幀？

1.從外部文件生成(如csv、xlsx、Jason、html)。

2.由字典生成

python做數據分析相對于傳統數據分析究竟強在哪？

傳統數據分析一般是指在傳統統計分析方法的基礎上，通過Excel、SPSS或SAS工具對數據進行分析。

與Excel相比，Python可以處理更大的數據集，建立復雜的機器學習模型。綜上所述，與傳統數據分析相比，使用Python進行數據分析有以下三個優勢:

Python，一個豐富的數據分析擴展包，有豐富的數據分析第三方庫，比如Numpy，Pandas，Matplotlib，PyMySQL等等。

Numpy:一個開源的數值計算框架，可以處理向量、矩陣等各種問題。相當于一個迷你MATLAB，小巧又免費！

Pandas:基于Numpy，對時間序列分析提供了很好的支持，對數據預處理和連接外部數據文件有很強的支持。借助熊貓，Python可以輕松連接外部數據源，如csv、xlsx、json等文件。

Matplotlib:一個優秀的數據可視化庫，可以繪制常用的數據分析圖表和三維圖形。

PyMySQL:Python可以輕松連接MySQL數據庫，分析數據庫中的數據。

簡單地說，Excel可以做Python可以做的一切，但是Excel可以不要做強大的編程和復雜的分析。但是需要注意的是，在某些情況下，Python可以做到，但是沒有Excel方便。

強大的機器學習算法庫許多數據分析問題可以傳統的統計分析方法無法解決，需要更強大的機器學習算法。Python中的scikit-learn可以實現幾乎所有的機器學習算法，調用起來非常方便。

監督學習算法:線性回歸，分類算法，如K最近鄰算法，決策樹，邏輯回歸，SVM和集成學習方法。

無監督學習算法:聚類分析，相關性分析。

大數據平臺下的分析隨著數據量的不斷增加，很多公司使用大數據技術來處理數據，比如Hadoop、Spark等。

Python結合Spark可以對大數據平臺下的海量數據進行分析和挖掘。

最后，也是最重要的，Python是免費的，大部分數據分析工具都是收費的，價格也不低。

綜上所述，Python在數據科學領域非常受歡迎！