Python能做数据分析吗

樵夫2021-11-29 14:05

伴随着大数据时代的到来和Python编程语言的蓬勃发展,Python数据分析已经成为职场人士必备的核心技能。因此,使用Python数据分析能做些什么?简而言之,可以做很多事情,如检查数据表、数据清理、数据预处理、数据提取和数据过滤汇总等。以下我就会给你详细的解释一下这些用法。

python能做数据分析吗

  1、检查数据表

  Python中的Shape函数用于查看数据表维度即行和列的数量。您可以使用ININFO查看数据表的总体信息,使用dtypes函数返回数据格式。Isnull是一个在Python中检验空值的函数,它可以检查整个数据表,或者单独检查某一列的空值,返回一个逻辑值,包含空值返回True,不包含返回False。利用unique函数查看独特值,而Values函数则用于查看数据表中的数值。

  2、数据表清洗

  在Python中处理null值的方法更加灵活,可以使用Dropna函数删除数据表中含有空值的数据,或者使用fillna函数填充空值。在Python中,dtype是一种查看数据格式的函数,它使用astype函数改变数据格式,而Rename则改变了列的名称,drop_duplicates函数删除重复值,replace函数实现了数据替换。

  3、数据预处理

  Python中的。hape函数用于查看数据表维,即行和列的数量。您可以使用info函数查看表维度的总体INFO用dtypes函数返回数据格式。Isnull是一个在Python中检验空值的函数,它可以检查整个数据表,或者单独检查某一列的空值,返回一个逻辑值,包含空值返回True,不包含返回False。利用unique函数查看独特值,而Values函数则用于查看数据表中的数值。

  4、数据提取

  使用了三个主要函数:loc.iloc和ix,其中loc函数是通过标记值提取的,iloc是通过位置来提取的,ix通过标签和位置来提取。除根据标记和位置启动数据外,您也可以根据特定条件进行数据处理,例如使用loc和isin这两个函数,并根据指定条件提取数据。

  5、数据筛选汇总

  Python中的loc函数与过滤标准一起使用,从而完成过滤功能,而sum和count函数也可以在INFOl中实现sumif和countif函数。在Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。groupby是一种用于进行分类汇总的函数,其用法非常简单,可以确定要分组的列名,或者同时设置多个列名,groupby按照出现的顺序将它们分组。

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