【国内电子数据取证厂商龙信科技】Python数据分析环境搭建

一、前言

如果你经常做数据处理工作，就一定会为学习编程而兴奋。学习编程的一个好处是，你可以完成那些靠手工难以完成或者根本不可能完成的数据处理与分析工作。

可能你已经遇到了这样的问题：需要处理的文件包含太多数据，以至于打开文件都非常困难或者根本不可行。即使打开了这些文件，手动处理也会花费大量时间，并且极易出错，因为你对数据进行的任何修改都需要很长时间才能更新，而且面对如此多的数据，进行修改时很容易漏掉某一行或某一列。

你可能还遇到了其他情况，如需要处理大量的文件，以至于手动处理根本不可能完成。有些时候，你需要的数据来自于几十、几百甚至上千个文件。当所需的文件数量不断增加时，手动处理会变得越来越困难。

在以上所有这些情况之下，写一个Python 脚本来处理文件就可以解决你的问题，因为Python 脚本可以快速有效地处理大型文件和大批量的文件。

二、环境搭建

搭建Python环境常用的方法就是先装Python，然后再用PIP命令安装数据分析需要的各种库，这种方式比较灵活，适合有一定编程经验的人。

还有一种就是使用Anaconda搭建环境。

2.1、Anaconda是什么

Anaconda就是Python+各种依赖库+各种工具的集合体，并且可以像虚拟机一样创建多个python环境，只要安装好Anaconda就可以开始数据分析了，不需要再单独安装Python。

2.2、下载Anaconda

Anaconda官网是外国网站，速度非常慢，建议去清华大学开源软件镜像站下载，网址是：

Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

选择所对应系统的版本下载后打开

2.3、安装Anaconda

下载完成后打开下载的安装程序，如图:

全部下一步,使用默认选项即可，如果有需要可以按照引导提示选择

2.4、校验Anaconda

cmd 输入 conda --version

2.5、Anaconda常用命令

conda env list 查看conda虚拟环境列表

conda create -n python38 python=3.8 创建3.8版本的python环境命名为python38

conda activate python38 切换为刚创建的虚拟环境

2.6、安装VSCode或PyCharm之类的IDE工具

VSCode下载地址:https://code.visualstudio.com/Download

如果下载慢，可以将红框内的地址替换为vscode.cdn.azure.cn

PyCharm下载地址:https://www.jetbrains.com/pycharm/download/

三、数据分析介绍

进行数据分析，python一般会用到的库：Pandas库、Matplotlib库。

数据分析的基本过程分为：提出问题、理解数据、数据清洗、构建模型、数据可视化。

四、结论

Python 虚拟环境使你有能力将你的 Python 开发项目与你的系统安装的 Python 和其它 Python 环境隔离开来。这使你能够完全控制你的项目，并使其易于重现。

当开发复杂的数据分析脚本时，使用虚拟环境是一个好主意——现在你知道如何设置并开始使用一个虚拟环境来进行数据分析了。