Datenanalyse und Visualisierung in Python: Ein Schritt-für-Schritt Leitfaden für Ökonomen

Name

Rajiv Chandra

Published on 1.8.2023

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In der Welt der Wirtschaft ist Daten die Kompassnadel, die Entscheidungen lenkt. Doch rohe Daten in ihrer ungehobelten Form gleichen einem ungeschliffenen Diamanten. Python, mit seinen vielfältigen Werkzeugen, agiert wie der versierte Juwelier, der diese Daten in wertvolle Erkenntnisse verwandelt.

Ob Sie ein erfahrener Ökonom sind oder gerade erst anfangen, dieser Leitfaden führt Sie durch den Prozess der Datenanalyse und -visualisierung mit Python. Er enthält praktische Beispiele und Beispielcodes.

Was ist Datenanalyse und Visualisierung?

Bevor wir in den Code eintauchen, stellen wir die Bühne:

Datenanalyse ist der Prozess, Datenbestände zu untersuchen, um Schlussfolgerungen aus den enthaltenen Informationen zu ziehen. Denken Sie daran wie Detektivarbeit, bei der Sie Hinweise aus den Daten zusammenfügen.

Datenvisualisierung ist die Kunst, Daten in einem visuellen Kontext wie einem Diagramm oder Graphen darzustellen, um Menschen zu helfen, die Bedeutung der Daten zu verstehen.

Verwendung von PyGWalker für Datenanalyse und -visualisierung in Python für Ökonomen

In der sich ständig weiterentwickelnden Welt der Datenanalyse-Tools sticht PyGWalker als einzigartiges und leistungsstarkes Werkzeug heraus. Es wurde entwickelt, um Ihr pandas-DataFrame in eine Tableau-ähnliche Benutzeroberfläche umzuwandeln und bietet so eine nahtlose Erfahrung für die visuelle Analyse.

Was ist PyGWalker?

PyGWalker, spielerisch ausgesprochen wie "Pig Walker", ist eine Abkürzung für "Python Binding of Graphic Walker". Es ist eine Brücke zwischen Jupyter Notebook und Graphic Walker, einer Open-Source-Alternative zu Tableau. Mit PyGWalker können Datenwissenschaftler Daten analysieren und Muster mit einfachen Drag-and-Drop-Operationen visualisieren, sodass es ein perfektes Werkzeug für Ökonomen ist, die tief in ihre Datensätze eintauchen möchten, ohne sich in komplexem Code zu verheddern.

Einrichten von PyGWalker

Der Einstieg in PyGWalker ist ein Kinderspiel:

1. Installation:

pip install pygwalker

2. Verwendung in Jupyter Notebook:

import pandas as pd
import pygwalker as pyg
 
df = pd.read_csv('./your_data_file.csv')
walker = pyg.walk(df)

3. Interaktive Analyse: Nachdem Sie Ihr DataFrame geladen haben, bietet PyGWalker eine Tableau-ähnliche Benutzeroberfläche. Sie können Variablen per Drag-and-Drop verschieben, Diagrammtypen ändern und sogar Ihre Explorationsergebnisse in einer lokalen Datei speichern.

Hauptmerkmale von PyGWalker

• Vielseitigkeit: Ob Sie pandas- oder polars-DataFrames verwenden, PyGWalker hat Sie abgedeckt.

• Interaktive Visualisierung: Erstellen Sie eine Vielzahl von Visualisierungen von Scatter-Plots bis hin zu Liniendiagrammen mit einfachen Drag-and-Drop-Aktionen.

• Facettenansicht: Teilen Sie Ihre Visualisierungen nach bestimmten Werten oder Dimensionen auf, ähnlich wie in Tableau.

• Daten-Tabellenansicht: Untersuchen Sie Ihr DataFrame in Tabellenform und konfigurieren Sie analytische und semantische Typen.

• Speichern und Teilen: Speichern Sie Ihre Explorationsergebnisse und teilen Sie sie mit Kollegen oder für Präsentationen.

Für eine umfassendere Einführung in PyGWalker und seine Fähigkeiten besuchen Sie die offizielle Dokumentation (opens in a new tab) oder werfen Sie einen Blick auf das GitHub-Repository (opens in a new tab).

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Python-Beispiele für Datenanalyse und -visualisierung für Ökonomen

Lassen Sie uns nun mit den praktischen Beispielen fortfahren!

Beispiel 1: Analyse des BIP-Datensatzes mit Pandas

Schritt 1: Erforderliche Bibliotheken importieren

import pandas as pd

Schritt 2: Laden Sie die BIP-Daten

gdp_data = pd.read_csv('path_to_gdp_data.csv')

Schritt 3: Erhalten Sie einen schnellen Überblick über die Daten

print(gdp_data.head())

Schritt 4: Berechnen Sie das durchschnittliche BIP

average_gdp = gdp_data['GDP'].mean()
print(f"Das durchschnittliche BIP beträgt: {average_gdp}")

Beispiel 2: Visualisierung der Inflationsraten mit Matplotlib

Schritt 1: Erforderliche Bibliotheken importieren

import matplotlib.pyplot as plt

Schritt 2: Laden Sie die Inflationsdaten

inflation_data = pd.read_csv('path_to_inflation_data.csv')

Schritt 3: Plotten Sie die Daten

plt.plot(inflation_data['Year'], inflation_data['Inflation Rate'])
plt.title('Inflationsrate im Laufe der Jahre')
plt.xlabel('Jahr')
plt.ylabel('Inflationsrate')
plt.show()

Beispiel 3: Fortgeschrittene Visualisierung mit Seaborn

Seaborn macht Datenvisualisierung schön und komplexe Visualisierungen einfach. L

assen Sie uns die Korrelation zwischen BIP und Arbeitslosenquote visualisieren.

Schritt 1: Erforderliche Bibliotheken importieren

import seaborn as sns

Schritt 2: Laden Sie die kombinierten Daten

combined_data = pd.read_csv('path_to_combined_data.csv')

Schritt 3: Erstellen Sie ein Streudiagramm mit einer Regressionslinie

sns.regplot(x='GDP', y='Unemployment Rate', data=combined_data)
plt.title('Korrelation zwischen BIP und Arbeitslosenquote')
plt.show()

Beispiel 4: Zeitreihenanalyse mit Python

Zeitreihenanalyse ist für Ökonomen entscheidend, da sie es uns ermöglicht, Trends im Laufe der Zeit zu verstehen, sei es Aktienkurse, BIP-Wachstum oder Arbeitslosenquoten.

Schritt 1: Erforderliche Bibliotheken importieren

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

Schritt 2: Laden Sie die Zeitreihendaten

time_series_data = pd.read_csv('path_to_time_series_data.csv', parse_dates=['Date'], index_col='Date')

Schritt 3: Plotten Sie die Daten, um Trends zu visualisieren

time_series_data.plot(figsize=(10, 6))
plt.title('Zeitreihendaten im Laufe der Jahre')
plt.xlabel('Datum')
plt.ylabel('Wert')
plt.show()

Beispiel 5: Interaktive Datenvisualisierung mit Plotly

Für Präsentationen oder Online-Publikationen können interaktive Plots den Unterschied ausmachen. Schauen wir uns an, wie wir dies mit Plotly erreichen können.

Schritt 1: Plotly installieren und importieren

!pip install plotly
import plotly.express as px

Schritt 2: Erstellen Sie ein interaktives Streudiagramm

fig = px.scatter(combined_data, x='GDP', y='Unemployment Rate', title='Interaktiver Plot von BIP vs. Arbeitslosenquote')
fig.show()

Fazit

Im digitalen Zeitalter ist Daten das neue Gold. Aber wie rohes Gold muss es raffiniert werden, um seinen wahren Wert zu enthüllen. Mit Python an der Spitze haben Ökonomen eine Schatzkiste von Werkzeugen zur Verfügung. Von grundlegenden Visualisierungen mit Matplotlib bis hin zu interaktiven Dashboards mit PyGWalker sind die Möglichkeiten endlos. Also, ob Sie ein erfahrener Ökonom oder ein aufstrebender Datenenthusiast sind, tauchen Sie ein in die Welt der datengesteuerten Analyse mit Python. Die Erkenntnisse, die Sie gewinnen werden, könnten genau das sein, wonach Sie gesucht haben. Viel Spaß beim Analysieren!

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

1. Warum wird Python für Datenanalyse und -visualisierung in der Wirtschaft bevorzugt? Python ist eine vielseitige und leistungsstarke Programmiersprache mit einem reichen Ökosystem an Bibliotheken, die speziell für Datenanalyse und -visualisierung entwickelt wurden. Die Einfachheit und Lesbarkeit machen es sowohl für Anfänger als auch Experten zugänglich. Zudem sorgt die aktive Community für kontinuierliche Updates, Unterstützung und neue Werkzeuge, die auf verschiedene Aufgaben, einschließlich solcher in der Wirtschaft, zugeschnitten sind.

2. Wie fange ich mit Python an, wenn ich keine Programmiererfahrung habe? Der Einstieg in Python ist relativ einfach. Beginnen Sie mit den Grundlagen der Sprache, wie Syntax, Datentypen und grundlegende Operationen. Sobald Sie sich wohl fühlen, wagen Sie sich an Bibliotheken wie Pandas und Matplotlib. Es gibt zahlreiche Online-Kurse, Tutorials und Bücher, die sich speziell an Anfänger richten.

3. Gibt es noch andere Bibliotheken oder Werkzeuge, die ich für fortgeschrittene wirtschaftliche Datenanalyse kennen sollte? Absolut! Neben Pandas, Matplotlib und Seaborn gibt es Bibliotheken wie Statsmodels für ökonometrische Aufgaben, Scikit-learn für maschinelles Lernen, PyGWalker für tableau-ähnliche Datenvisualisierung und NumPy für numerische Operationen. Für große Datensätze können Werkzeuge wie Dask von Nutzen sein. Achten Sie immer auf die Python-Community, um neue und aufstrebende Bibliotheken im Auge zu behalten.