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本篇內容介紹了“Python數據分析可以用來做什么”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!
隨著大數據時代的來臨和Python編程語言的火爆,Python數據分析早已成為現在職場人的必備核心技能。Python的功能強大,在工作中的很多領域都可以用到。那么Python數據分析可以用來做些什么呢?
1、檢查數據表
Python中使用shape函數來查看數據表的維度,也就是行數和列數。你可以使用info函數查看數據表的整體信息,使用dtypes函數來返回數據格式。Isnull是Python中檢驗空值的函數,你可以對整個數據表進行檢查,也可以單獨對某一列進行空值檢查,返回的結果是邏輯值,包含空值返回True,不包含則返回False。使用unique函數查看唯一值,使用Values函數用來查看數據表中的數值。
2、數據表清洗
Python中處理空值的方法比較靈活,可以使用Dropna函數用來刪除數據表中包含空值的數據,也可以使用fillna函數對空值進行填充。Python中dtype是查看數據格式的函數,與之對應的是astype函數,用來更改數據格式,Rename是更改列名稱的函數,drop_duplicates函數刪除重復值,replace函數實現數據替換。
3、數據提取
主要是使用三個函數:loc、iloc和ix,其中loc函數按標簽值進行提取,iloc按位置進行提取,ix可以同時按標簽和位置進行提取。除了按標簽和位置提起數據以外,還可以按具體的條件進行數據,比如使用loc和isin兩個函數配合使用,按指定條件對數據進行提取。
4、數據篩選匯總
Python中使用loc函數配合篩選條件來完成篩選功能,配合sum和 count函數還能實現excel中sumif和countif函數的功能。Python中使用的主要函數是groupby和pivot_table。groupby是進行分類匯總的函數,使用方法很簡單,制定要分組的列名稱就可以,也可以同時制定多個列名稱,groupby 按列名稱出現的順序進行分組。
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