工具＆方法丨划重点 ！ 经济学专业学Python需要学哪些内容？——数据分析处理必知必会的知识点

也许会有专业软件工程师认为，Python的火热有些“过誉”了，但是在经济学乃至数据科学领域，Python的火热绝对是能够理解和值得期待的。大数据时代来临，任何一位想要在未来的经济学界立足的「有志青年」，都应该抓住这把“火”。本文将为那些还没有上手但准备上手的「有志青年」们梳理一份学习Python的内容清单，着重列出数据分析处理方面需要用到的模块。

注：以下知识点主要以 Python 的第三方包为主。

科普园地 / Science Park

Python的第三方包：Python 具有丰富的扩展性，成千上万的第三方扩展包不断为 Python 赋能，使得其能够承载各式各样的需求。一般代码前几行，如import pandas as pd ，就是在导入第三方包。得益于免费开源的设计理念，任何人都可以为其贡献第三包，反过来许多优秀的第三方包又促进更多的人使用Python，进而创造出更多的第三方包，如此形成一种良性循环。

Pandas 数据操作的基石

毫不过分地说，学好 Pandas 甚至比学好 Python 更重要。因为正是Pandas的好用，才奠定了 Python 在数据科学领域的地位。

那么，Pandas 是什么？Pandas 是 Python 的第三方包，用于数据处理。Python 默认的数据格式，无论是列表还是字典，都不能很好地用于操作在现实中常见的二维数据。Pandas正是为解决此问题而生，Pandas 提供了一种名为 DataFrame 的数据格式，将数据储存为一个二维表的形式，再通过各种函数方法，对数据进行横向、纵向、亦或按条件的切片来对数据进行处理，最终得到需要的数据结果。

Pandas 提供了快速而高效的 DataFrame 对象，用于数据操作与综合索引（索引就是用来快速查找对象的，例如快速找到标示性别的一列）。通过 Pandas 你可以轻松读取CSV和文本文件、Microsoft Excel、SQL数据库或者HDF5格式的数据。并且基于各种索引与标签，你可以轻松创建数据切片（例如一个数据里标示年纪的切片），通过大数据集筛选特定子集（例如，筛选性别为男性、年龄大于18岁的成人男性样本）。

总结一下，无论是基础的数据操作，还是为日后扩展，Pandas 都是极为基础且重要的一款第三方包。

GitHub 项目地址：

https://github.com/pandas-dev/pandas

官方文档地址：

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/

Numpy 为Python 提供强劲的运算支持

Numpy 是 Pandas 的一个依赖项（安装 Pandas 时会自动安装 Numpy），Pandas的高效率一部分原因就是归功于 Numpy 的强大。

Numpy 提供了一种比 Python 自带的数据运算更加高效的方法。简单理解，就是 Numpy 的运算比 Python 默认数据结构的运算更快，更高效。当你的分析涉及到数组运算，尤其是多维数组运算时，那你应当考虑学习使用 Numpy 。同时，Numpy 也提供了强大的线性代数、傅立叶变化、随机数等数学运算的功能。

总之，Numpy 是Python 数据处理的又一块基石，在机器学习和深度学习领域，Numpy 具有广泛的应用。所以学习 Numpy 到如何的深度，需要看你所研究的领域，是否需要用到较为高级的数学运算。

官方地址：

https://numpy.org/

官方文档：

https://numpy.org/doc/

如果你熟悉 Matalab，可以查看：

《与matlab比较》，也可以对照中文翻译版

Statsmodels 将计量搬到python上来

通过 Pandas 进行数据处理，筛选到了需要的数据，那接下来需要做什么呢？当然是开始计量之旅喽！

很自然地，我们会想到将数据从 Pandas的DataFrame 导出成 CSV，再导入到 Stata 中，进行计量运算嘛？其实大可不必，为了避免海量数据导致无法导入stata的尴尬，可以在 Python中自己写一个 OLS 函数，然后反复调用即可。(此时可能有读者冒出了大量的 「黑人问号.jpg」)

关注本公众号的读者应该已经阅读过下面这篇：工具&方法 | 6行代码教你用python做OLS回归 

是的 Python 当中也有计量库了：Statsmodels 。Statsmodels 是一个Python的第三方模块，他封装了许多计量模型，方便学者直接调用。所谓封装，就相当于 Stata 中一个 reg 命令，代表了最基础的 OLS 回归命令，在Statsmodels 中也有类似 reg 的语句，提供给 OLS 估计。详细的内容可以参考工具&方法 | 6行代码教你用python做OLS回归 ，以及下面的官方链接。

科普园地 / Science Park

程序的封装：封装就是隐藏一些对象的属性和实现细节，仅对外公开接口；将抽象得到的数据和行为（或功能）相结合，形成一个有机的整体，也就是将数据与操作数据的源代码进行有机的结合，形成“类”(在 Python 中就是 class ) ，方便其他人使用自己的代码。更将形象的比喻，可以用瑞士军刀来举例子1，一把瑞士军刀相当于封装了小刀、开瓶器、剪刀等功能，然后当你需要用剪刀时，拨出剪刀这个“接口”即可。类似的，在写代码的过程中，你也可以把一些常用的方法写出特定的函数进行封装，上例中的 Statsmodels 就封装了计量的函数方法。

不得不说，通过 Statsmodels，Python 中做计量的成本大大降低，学习 Python 对于经济学学生来说，也能做到「全程无忧」式的使用体验。

官方地址：

https://www.statsmodels.org/stable/index.html

官方示例：

https://www.statsmodels.org/stable/examples/index.html

sqlachemy ( or pymysql、cx_oracle)  进阶操作，处理 SQL 数据库

如今许多大数据被存放在以MySQL、Oracle为代表的sql数据库中，相比于 Stata ，Python还可以很容易地链接到sql数据库，直接对数据库内的数据进行操作。在Python当中，通过 pymysql 能够链接到 mysql 数据库，通过 cx_oracle 能够链接到 Oracle 数据库。

如果你是在总的大数据集中筛选出自己需要子集再进行操作。并且你对SQL 语句不熟悉，还可以使用 sqlachemy 一类的ORM框架的方式，跳过原生 SQL 语句，通过类似 Pandas 的筛选语句的方式来操作数据库查询，获取需要的数据子集。再将数据储存为 DataFrame 格式，利用 Pandas 进行精细化的二次处理，再通过上面提到的 Statsmodels 等第三方包进行计量处理。但是更加复杂的数据匹配融合，则另当别论了。

官方地址：

https://www.sqlalchemy.org/

小编整理的经济学学生需要用的数据处理相关的包已经介绍完毕了，简单总结一下：

（1）当你拿到数据是 CSV 一类格式的数据时，通过 Pandas 将文件读取为一个 DataFrame，然后对其按需求进行筛选和运算，得到自己需要的数据集。

（2）如果数据储存在 SQL 数据库中，通过Python 连接数据库，运用 ORM 框架或者 原生 SQL 语句对数据进行筛选，拿到自己需要子集后，读取到 DataFrame 中，在Pandas中再进行更加精细化的处理，得到真正需要的数据集。

（3）以上数据集可以通过 Python 的Statsmodels进行计量分析。

至此，一个数据处理 Workflow（工作流）在 Python 得到完整的体现。

根据本文的阅读的阅读数量和点赞情况，我们会考虑基础推出数据获取（爬虫）、数据可视化的相关内容哦。至于先做哪部分内容，也由亲爱的读者朋友们投票决定~

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作者：王学习（黄胜蓝）审阅：杨奇明编辑：青酱

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