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。
此外，如果你在处理某一特殊的数据集时遇到麻烦，你可以去网上搜索这一数据集名称再加上“Python”，或许就能够找到解决方案。
数据探索
现在你已经收集好数据，并对这些数据进行了标准化处理的工作，接下来就是进行数据探索了。在这一过程中你需要理清业务逻辑中所发现的问题，并将这一问题转换成标准化的数据科学问题。
