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Kaggle的一项调查结果显示，在数据科学家和机器学习爱好者的线上社区中，Python是使用率最高的编程语言，其次是SQL和R（请参看下图）。

参与这项调查的有近24000名从事数据相关职业的人员，其中3/4的调查对象建议那些立志成为数据科学家的人员以Python为学习旅程的起点。在这篇文章中，让我们来探索一下Python能够成为数据从业者中最受欢迎语言的原因，了解为什么做数据分析要选择Python。

为什么数据科学家们喜欢Python？

数据科学家们需要处理复杂的问题，一般问题的解决过程都包括四个主要的步骤：数据收集和清洗、数据探索、数据建模和数据可视化。

Python可以在整个流程中提供必要有效的处理工具，每一个步骤都有专门的工具库，对此我们会在下面做详细介绍。Python包含许多强大的统计学和数学工具，比如Pandas, Numpy, Matplotlib, SciPy, scikit-learn等等，另外还包括先进的深度学习工具，比如Tensorflow, PyBrain等等。

此外，Python被认作是人工智能和机器学习的基础语言，而数据科学和人工智能又有着密切的交集。因此，Python被视为数据科学领域应用最广泛的语言并不会令人感到意外。

现在让我们一同来回顾一下数据科学处理问题过程中的各个步骤，以此来进一步了解Python在其中所扮演的角色。

1. 数据收集和清洗

2. 数据探索

3. 数据建模

4. 数据可视化和解释

数据收集和清洗

通过Python，你可以加载各式各样不同格式的数据，比如说CSV（逗号分隔值）、TSV（制表符分隔值）或者来源自网络的JSON。

无论是你想直接把SQL表格载入到你的程序中，还是说需要爬取网站信息，Python都可以帮助你轻松完成这些任务：前一个任务可以用PyMySQL包，后一个任务可以用 BeautifulSoup包。PyMySQL可以让你轻松连接MySQL数据库、执行查询、抽取数据等。BeautifulSoup可以帮助你读取XML和HTML类型的数据。在提取和替换数值后，你可能要还在数据清洗阶段处理缺失值和无意义值。