python數(shù)據(jù)分析干什么

第一、檢查數(shù)據(jù)表

公司主營(yíng)業(yè)務(wù)：做網(wǎng)站、網(wǎng)站設(shè)計(jì)、移動(dòng)網(wǎng)站開發(fā)等業(yè)務(wù)。幫助企業(yè)客戶真正實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)宣傳，提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)能力。創(chuàng)新互聯(lián)建站是一支青春激揚(yáng)、勤奮敬業(yè)、活力青春激揚(yáng)、勤奮敬業(yè)、活力澎湃、和諧高效的團(tuán)隊(duì)。公司秉承以“開放、自由、嚴(yán)謹(jǐn)、自律”為核心的企業(yè)文化，感謝他們對(duì)我們的高要求，感謝他們從不同領(lǐng)域給我們帶來的挑戰(zhàn)，讓我們激情的團(tuán)隊(duì)有機(jī)會(huì)用頭腦與智慧不斷的給客戶帶來驚喜。創(chuàng)新互聯(lián)建站推出黑龍江免費(fèi)做網(wǎng)站回饋大家。

Python中使用shape函數(shù)來查看數(shù)據(jù)表的維度，也就是行數(shù)以及列數(shù)。你可以使用info函數(shù)來查看數(shù)據(jù)表的整體信息，使用dtype函數(shù)來返回?cái)?shù)據(jù)格式;lsnull是Python中檢驗(yàn)空值的函數(shù)，可以對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)表進(jìn)行檢查，也可以單獨(dú)對(duì)某一行進(jìn)行空值檢查，返回的結(jié)構(gòu)是邏輯值，包含空值返回true，不包含則返回false。

第二、數(shù)據(jù)清洗

Python可以進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，Python中處理空值的方法比較靈活，可以使用Dropna函數(shù)用來刪除數(shù)據(jù)表中包含空值的數(shù)據(jù)，也可以使用fillna函數(shù)對(duì)空值進(jìn)行填充;Python中dtype是查看數(shù)據(jù)格式的函數(shù)，與之對(duì)應(yīng)的是astype函數(shù)，用來更改數(shù)據(jù)格式，Rename是更改列名稱的函數(shù)，drop_duplicates函數(shù)刪除重復(fù)值，replace函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)替換。

第三、數(shù)據(jù)提取

進(jìn)行數(shù)據(jù)提取時(shí)，主要使用三個(gè)函數(shù)：loc、iloc以及ix。Loc函數(shù)按標(biāo)簽進(jìn)行提取，iloc按位置進(jìn)行提取，ix可以同時(shí)按照標(biāo)簽和位置進(jìn)行提取。除了按標(biāo)簽和位置提取數(shù)據(jù)之外，還可以按照具體的條件進(jìn)行提取，比如使用loc和isin兩個(gè)函數(shù)配合使用。

第四、數(shù)據(jù)篩選

Python數(shù)據(jù)分析還可以進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選，Python中使用loc函數(shù)配合篩選條件來完成篩選功能，配合sum和count函數(shù)還能實(shí)現(xiàn)Excel中sumif和countif函數(shù)的功能。使用的主要函數(shù)是groupby和pivot_table;groupby是進(jìn)行分類匯總的函數(shù)，使用方法比較簡(jiǎn)單，groupby按列名稱出現(xiàn)的順序進(jìn)行分組。

python數(shù)據(jù)分析是干什么的

數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。這一過程也是質(zhì)量管理體系的支持過程。在實(shí)用中，數(shù)據(jù)分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當(dāng)行動(dòng)。數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)在20世紀(jì)早期就已確立，但直到計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)才使得實(shí)際操作成為可能，并使得數(shù)據(jù)分析得以推廣。數(shù)據(jù)分析是數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物。

類型（推薦學(xué)習(xí)：Python視頻教程）

在統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域，有些人將數(shù)據(jù)分析劃分為描述性統(tǒng)計(jì)分析、探索性數(shù)據(jù)分析以及驗(yàn)證性數(shù)據(jù)分析；其中，探索性數(shù)據(jù)分析側(cè)重于在數(shù)據(jù)之中發(fā)現(xiàn)新的特征，而驗(yàn)證性數(shù)據(jù)分析則側(cè)重于已有假設(shè)的證實(shí)或證偽。

探索性數(shù)據(jù)分析是指為了形成值得假設(shè)的檢驗(yàn)而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的一種方法，是對(duì)傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)假設(shè)檢驗(yàn)手段的補(bǔ)充。該方法由美國著名統(tǒng)計(jì)學(xué)家約翰·圖基(John Tukey)命名。

定性數(shù)據(jù)分析又稱為“定性資料分析”、“定性研究”或者“質(zhì)性研究資料分析”，是指對(duì)諸如詞語、照片、觀察結(jié)果之類的非數(shù)值型數(shù)據(jù)（或者說資料）的分析

建議大家使用python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，原因有以下四點(diǎn)：

python語言非常的簡(jiǎn)單、易學(xué)，適合初學(xué)者作為入門語言

Python的語法簡(jiǎn)單，代碼可讀性高，容易入門，有利于初學(xué)者學(xué)習(xí)。舉個(gè)例子，假如我們?cè)谔幚頂?shù)據(jù)的時(shí)候，希望把用戶性別數(shù)據(jù)數(shù)值化，也就是變成計(jì)算機(jī)可以運(yùn)算的數(shù)字形式，我們可以直接用一行列表推導(dǎo)式完成，十分的簡(jiǎn)潔，

python擁有強(qiáng)大的通用編程能力

不同于R或者matlab，python不僅在數(shù)據(jù)分析方面能力強(qiáng)大，在爬蟲、web、自動(dòng)化運(yùn)維甚至游戲等等很多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。這就使公司使用一種技術(shù)完成全部服務(wù)成為可能，有利于各個(gè)技術(shù)組之間的業(yè)務(wù)融合。比如，我們用python的爬蟲框架scrapy爬取數(shù)據(jù)，然后交給pandas做數(shù)據(jù)處理，最后使用python的web框架django給用戶作展示，這一系列任務(wù)可以全部用python完成，能大大提高公司的技術(shù)效率。

Python擁有一個(gè)巨大而活躍的科學(xué)計(jì)算社區(qū)

Python在數(shù)據(jù)分析和交互、探索性計(jì)算以及數(shù)據(jù)可視化等方面都有非常成熟的庫和活躍的社區(qū)，使python成為數(shù)據(jù)處理任務(wù)重要解決方案。在科學(xué)計(jì)算方面，python擁有numpy、pandas、matplotpb、scikit-learn、ipython等等一系列非常優(yōu)秀的庫和工具，特別是pandas在處理中型數(shù)據(jù)方面可以說有著無與倫比的優(yōu)勢(shì)，正在成為各行業(yè)數(shù)據(jù)處理任務(wù)的首選庫。

python是人工智能時(shí)代的通用語言

在人工智能火熱的今天，python已經(jīng)成為了最受歡迎的編程語言。得益于python的簡(jiǎn)潔、豐富的庫和社區(qū)，大部分深度學(xué)習(xí)框架都優(yōu)先支持python語言編程，比如當(dāng)今最火熱的深度學(xué)習(xí)框架tensorflow，它雖然是C++編寫的，但對(duì)python語言支持最好。

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怎樣用 Python 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析？

做數(shù)據(jù)分析，首先你要知道有哪些數(shù)據(jù)分析的方法，然后才是用Python去調(diào)用這些方法

那Python有哪些庫類是能做數(shù)據(jù)分析的，很多，pandas，sklearn等等

所以你首先要裝一個(gè)anaconda套件，它包含了幾乎所有的Python數(shù)據(jù)分析工具，

之后再學(xué)怎么分析。

python做數(shù)據(jù)分析主要干哪些事情

第一、檢查數(shù)據(jù)表

Python中使用shape函數(shù)來查看數(shù)據(jù)表的維度，也就是行數(shù)以及列數(shù)。你可以使用info函數(shù)來查看數(shù)據(jù)表的整體信息，使用dtype函數(shù)來返回?cái)?shù)據(jù)格式;lsnull是Python中檢驗(yàn)空值的函數(shù)，可以對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)表進(jìn)行檢查，也可以單獨(dú)對(duì)某一行進(jìn)行空值檢查，返回的結(jié)構(gòu)是邏輯值，包含空值返回true，不包含則返回false。

第二、數(shù)據(jù)清洗

Python可以進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，Python中處理空值的方法比較靈活，可以使用Dropna函數(shù)用來刪除數(shù)據(jù)表中包含空值的數(shù)據(jù)，也可以使用fillna函數(shù)對(duì)空值進(jìn)行填充;Python中dtype是查看數(shù)據(jù)格式的函數(shù)，與之對(duì)應(yīng)的是astype函數(shù)，用來更改數(shù)據(jù)格式，Rename是更改列名稱的函數(shù)，drop_duplicates函數(shù)刪除重復(fù)值，replace函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)替換。

第三、數(shù)據(jù)提取

進(jìn)行數(shù)據(jù)提取時(shí)，主要使用三個(gè)函數(shù)：loc、iloc以及ix。Loc函數(shù)按標(biāo)簽進(jìn)行提取，iloc按位置進(jìn)行提取，ix可以同時(shí)按照標(biāo)簽和位置進(jìn)行提取。除了按標(biāo)簽和位置提取數(shù)據(jù)之外，還可以按照具體的條件進(jìn)行提取，比如使用loc和isin兩個(gè)函數(shù)配合使用。

第四、數(shù)據(jù)篩選

Python數(shù)據(jù)分析還可以進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選，Python中使用loc函數(shù)配合篩選條件來完成篩選功能，配合sum和count函數(shù)還能實(shí)現(xiàn)Excel中sumif和countif函數(shù)的功能。使用的主要函數(shù)是groupby和pivot_table;groupby是進(jìn)行分類匯總的函數(shù)，使用方法比較簡(jiǎn)單，groupby按列名稱出現(xiàn)的順序進(jìn)行分組。

Python 基本操作- 數(shù)據(jù)選取loc、iloc、ix函數(shù)

loc中的數(shù)據(jù)是列名，是字符串，所以前后都要取；iloc中數(shù)據(jù)是int整型，所以是Python默認(rèn)的前閉后開

構(gòu)建數(shù)據(jù)集df

loc函數(shù)主要通過行標(biāo)簽索引行數(shù)據(jù) ，劃重點(diǎn)， 標(biāo)簽！標(biāo)簽！標(biāo)簽！

loc[1] 選擇行標(biāo)簽是1的（從0、1、2、3這幾個(gè)行標(biāo)簽中）

loc[0:1] 和 loc[0,1]的區(qū)別，其實(shí)最重要的是loc[0:1]和iloc[0:1]

索引某一列數(shù)據(jù)，loc[:,0:1]，還是標(biāo)簽，注意，如果列標(biāo)簽是個(gè)字符，比如'a'，loc['a']是不行的，必須為loc[:，'a']。

但如果行標(biāo)簽是'a',選取這一行，用loc['a']是可以的。

iloc 主要是通過行號(hào)獲取行數(shù)據(jù)，劃重點(diǎn)，序號(hào)！序號(hào)！序號(hào)！

iloc[0:1]，由于Python默認(rèn)是前閉后開，所以，這個(gè)選擇的只有第一行！

如果想用標(biāo)簽索引，如iloc['a']，就會(huì)報(bào)錯(cuò)，它只支持int型。

ix——結(jié)合前兩種的混合索引，即可以是行序號(hào)，也可以是行標(biāo)簽。

如選擇prize10(prize為一個(gè)標(biāo)簽)的，即 df.loc[df.prize10]

還有并或等操作

python選取特定列——pandas的iloc和loc以及icol使用

pandas入門——loc與iloc函數(shù)

pandas中l(wèi)oc、iloc、ix的區(qū)別

pandas基礎(chǔ)之按行取數(shù)（DataFrame）