第第一段：检查数据表
Python中使用shape函数来查看数据表的维度,也就是行数以及列数.你可以使用info函数来查看数据表的整体信息,使用dtype函数来返回数据格式;lsnull是Python中检验空值的函数,可以对整个数据表进行检查,也可以单独对某一行进行空值检查,返回的结构是逻辑值,包含空值返回true,不包含则返回false.
第第二段：数据清洗
Python可以进行数据清洗,Python中处理空值的方法比较灵活,可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据,也可以使用fillna函数对空值进行填充;Python中dtype是查看数据格式的函数,与之对应的是astype函数,用来更改数据格式,Rename是更改列名称的函数,drop_duplicates函数删除重复值,replace函数实现数据替换.
第第三段：数据提取
进行数据提取时,主要使用三个函数：loc、iloc以及ix.Loc函数按标签进行提取,iloc按位置进行提取,ix可以同时按照标签和位置进行提取.除了按标签和位置提取数据之外,还可以按照具体的条件进行提取,比如使用loc和isin两个函数配合使用.
第第四段：数据筛选
Python数据分析还可以进行数据筛选,Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能,配合sum和count函数还能实现Excel中sumif和countif函数的功能.使用的主要函数是groupby和pivot_table;groupby是进行分类汇总的函数,使用方法比较简单,groupby按列名称出现的顺序进行分组.
①.、检查数据表
Python中使用shape函数来查看数据表的维度,也就是行数和列数.你可以使用info函数查看数据表的整体信息,使用dtypes函数来返回数据格式.Isnull是Python中检验空值的函数,你可以对整个数据表进行检查,也可以单独对某一列进行空值检查,返回的结果是逻辑值,包含空值返回True,不包含则返回False.使用unique函数查看唯一值,使用Values函数用来查看数据表中的数值.
Python中处理空值的方法比较灵活,可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据,也可以使用fillna函数对空值进行填充.Python中dtype是查看数据格式的函数,与之对应的是astype函数,用来更改数据格式,Rename是更改列名称的函数,drop_duplicates函数删除重复值,replace函数实现数据替换.
数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作,主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组及标记等工作.在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并,合并的方式为inner,此外还有left、right和outer方式.使用ort_values函数和sort_index函数完成排序,使用where函数完成数据分组,使用split函数实现分列.
主要是使用三个函数：loc、iloc和ix,其中loc函数按标签值进行提取,iloc按位置进行提取,ix可以同时按标签和位置进行提取.除了按标签和位置提起数据以外,还可以按具体的条件进行数据,比如使用loc和isin两个函数配合使用,按指定条件对数据进行提取.
Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能,配合sum和 count函数还能实现excel中sumif和countif函数的功能.Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table.groupby是进行分类汇总的函数,使用方法很简单,制定要分组的列名称就可以,也可以同时制定多个列名称,groupby 按列名称出现的顺序进行分组.
①.、Python数据分析流程及学习路径
数据分析的流程概括起来主要是：读写、处理计算、分析建模和可视化四个部分.在不同的步骤中会用到不同的Python工具.每一步的主题也包含众多内容.
根据每个部分需要用到的工具,Python数据分析的学习路径如下：
Python读写数据,主要包括以下内容：
我们以一小段代码来看：
可见,仅需简短的两三行代码即可实现Python读入EXCEL文件.
在第一步和第二步,我们主要使用的是Python的工具库NumPy和pandas.其中,NumPy主要用于矢量化的科学计算,pandas主要用于表型数据处理.
在分析和建模方面,主要包括Statsmdels和Scikit-learn两个库.
Statsmodels允许用户浏览数据,估计统计模型和执行统计测试.可以为不同类型的数据和每个估算器提供广泛的描述性统计,统计测试,绘图函数和结果统计列表.
Scikit-leran则是著名的机器学习库,可以迅速使用各类机器学习算法.
数据可视化是数据工作中的一项重要内容,它可以辅助分析也可以展示结果.
做数据分析,首先你要知道有哪些数据分析的方法,然后才是用Python去调用这些方法
那Python有哪些库类是能做数据分析的,很多,pandas,sklearn等等
所以你首先要装一个anaconda套件,它包含了几乎所有的Python数据分析工具,
之后再学怎么分析.
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