Python作为当下大火的一门编程语言，深受众多程序员的喜爱，而追溯其发展始末还得从上世纪说起。Python是Guido Van Rossum （荷兰人吉多·范罗苏姆）于1989年开发推出。而开发这一编程语言背后还有个不为人知的小故事。1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹的吉多深感无聊与苦闷，作为一名资深的编程爱好者他决定开发一个新的脚本解释程序，作为编程界惯用的ABC语言的一种继承。
之所以选中Python作为该编程语言的名字，是源自于英国20世纪70年代首播的电视喜剧（Monty Python's Flying Circus），其中Guido 喜欢的一个表演团体—— Monty Python（巨蟒剧团）便以Python命名。
Python实际上是ABC语言的一种延伸发展，Guido在ABC语言的基础上纠正创新，在其基础上进行开放式设计，同时对编程过程进行简化，使得Python在原ABC语言的基础上更加简洁，易读。可扩展性相较于之前大幅提升。现今Python已经成为了时下最受欢迎的程序设计语言之一，很多知名大学采用Python来教授设计课程。Python第一个版本推出是在1991年，至今一直在不断更新与完善。
Python因其奉行极简主义，易于读写受众多人青睐。更令人称道的是Python作为一种开源软件不用花一分钱就能够实现编辑，同时Python兼容多平台，学习强度相对于其他编程语言而言是普遍公认的简单，在实际生活的各个领域均得到了广泛的应用。
这里我们用 FAO(Food and Agriculture Organization) 组织提供的数据集，练习一下如何利用python进行探索性数据分析。
我们先导入需要用到的包
接下来，加载数据集
看一下数据量，
看一下数据的信息，
我们先来看一下variable,variable_full这两列的信息，
看一下统计了多少国家，
看一下有多少个时间周期，
看一下时间周期有哪些，
我们看一下某一列某个指标的缺失值的个数，比如variable是total_area时缺失值的个数,
我们通过几个维度来进行数据的分析：
我们按照上面的处理继续，现在我们想统计一下对于一个时间周期来说，不同国家在这个周期内的变化情况，
我们也可以按照国家分类，查看某个国家在不同时期的变化，
我们还可以根据属性，查看不同国家在不同周期内的变化情况，
我们还可以给定国家和指标，查看这个国家在这个指标上的变化情况，
我们还有region(区域)没有查看，我们来看一下：
通过上图可以看出，区域太多，不便于观察，我们可以将一些区域进行合并。减少区域数量有助于模型评估，可以创建一个字典来查找新的，更简单的区域(亚洲，北美洲，南美洲，大洋洲)
我们来看一下数据变化，
紧接着上面的数据处理，我们重新导入一下包，这次有一些新包，
我们看一下水资源的情况，
通过上图可以看出只有一小部分国家报告了可利用的水资源总量，这些国家中只有极少数国家拥有最近一段时间的数据，我们将删除变量，因为这么少的数据点会导致很多问题。
接下来我们看一下全国降雨指数，
全国降雨在2002年以后不再报到，所以我们也删除这个数据，
我们单独拿出一个洲来进行分析，举例南美洲，我们来看一下数据的完整性，
我们也可以指定不同的指标，
接下来，我们使用 pandas_profiling 来对单变量以及多变量之间的关系进行统计一下，
这里我们要计算的是，比如
我们按照 rural_pop 从小到大进行排序，发现的确有几个国家的农村人口是负数，
人口数目是不可能小于0，所以这说明数据有问题，存在脏数据，如果做分析预测时，要注意将这些脏数据处理一下。
接下来我们看一下偏度，我们规定，
正态分布的偏度应为零，负偏度表示左偏，正偏表示右偏。
偏度计算完后，我们计算一下峰度， 峰度也是一个正态分布，峰度不能为负，只能是正数 ，越大说明越陡峭，
接下来我们看一下，如果数据分布非常不均匀该怎么办呢，
上图是2013-2017年国家总人数的分布，通过上图我们发现，人口量少于200000(不考虑单位)的国家非常多，人口大于1200000的国家非常少，如果我们需要建模的话，这种数据我们是不能要的。这个时候我们应该怎么办呢？
通常，遇到这种情况，使用 log变换 将其变为正常。 对数变换 是数据变换的一种常用方式，数据变换的目的在于使数据的呈现方式接近我们所希望的前提假设，从而更好的进行统计推断。
接下来，我们用log转换一下，并看一下它的偏度和峰值，
可以看出偏度下降了很多，减少了倾斜。
可以发现峰度也下降了，接下来我们看一下经过log转换后的数据分布，
虽然数据还有一些偏度，但是明显好了很多，呈现的分布也比较标准。
首先我们先来看一下美国的人口总数随时间的变化，
接下来，我们查看北美洲每个国家人口总数随着时间的变化，
这个时候我们发现，一些国家由于人口数量本身就少，所以整个图像显示的不明显，我们可以改变一下参照指标，那我们通过什么标准化？我们可以选择一个国家的最小、平均、中位数、最大值...或任何其他位置。那我们选择最小值，这样我们就能看到每个国家的起始人口上的增长。
我们也可以用热度图来展示，用颜色的深浅来比较大小关系，
接下来我们分析一下水资源的分布情况，
我们可以进行一下log转换，
我们用热度图画一下，
连续值可以画成散点图，方便观看，
我们来看一下随着季节变化，人均GDP的变化情况，
相关程度：
相关度量两个变量之间的线性关系的强度，我们可以用相关性来识别变量。
现在我们单独拿出来一个指标分析是什么因素与人均GDP的变化有关系，正相关就是积极影响，负相关就是消极影响。
当我们在画图的时候也可以考虑一下利用bined设置一下区间，比如说连续值我们可以分成几个区间进行分析，这里我们以人均GDP的数量来进行分析，我们可以将人均GDP的数据映射到不同的区间，比如人均GDP比较低，比较落后的国家，以及人均GDP比较高，比较发达的国家，这个也是我们经常需要的操作，
做一下log变换，这里是25个bin
我们指定一下分割的标准，
我们还可以看一下人均GDP较低，落后国家的内部数据，下面我们看一下内部数据分布情况，用boxplot进行画图，
对于这部分的分布，我们还可以统计看一下其他指标，如下图所示，我们还可以看一下洪水的统计信息，
伴随着大数据时代的到来，Python的热度居高不下，已成为职场人士必备的技能，它不仅可以从事网络爬虫、人工智能、Web开发、游戏开发等工作，还是数据分析的首选语言。那么问题来了，利用Python数据分析可以做什么呢?简单来讲，可以做的事情有很多，具体如下。
第一、检查数据表
Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数来返回数据格式。Lsnull是Python中检查空置的函数，你可以对整个数据进行检查，也可以单独对某一列进行空置检查，返回的结果是逻辑值，包括空置返回True，不包含则返回False。使用unique函数查看唯一值，使用Values函数用来查看数据表中的数值。
第二，数据表清洗
Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包括空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是asstype函数，用来更改数据格式，Rename是更改名称的函数，drop_duplicate函数函数重复值，replace函数实现数据转换。
第三，数据预处理
数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组以及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序，使用where函数完成数据分组，使用split函数实现分列。
第四，数据提取
主要是使用三个函数：loc、iloc和ix，其中loc函数按标准值进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按标签和位置进行提取。除了按标签和位置提取数据意外，还可以按照具体的条件进行提取。
第五，数据筛选汇总
Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和count函数还能实现Excel中sumif和countif函数的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。
