python評論數據預處理（Python 數據預處理）

本文目錄一覽：

• 1、python如何做數據分析
• 2、python數據分析幹什麼
• 3、python可以做哪些數據分析
• 4、python數據分析有什麼用？
• 5、python可以做數據分析，好處是什麼呢？怎麼學習？
• 6、python 數據預處理問題

python如何做數據分析

用Python做數據分析，大致流程如下：

1、數據獲取

可以通過SQL查詢語句來獲取資料庫中想要數據。Python已經具有連接sql server、mysql、orcale等主流資料庫的介麵包，比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。

2、數據存儲

企業當中的數據存儲，通過通過資料庫如Mysql來存儲與管理，對於非結構化數據的存儲可以使用MongoDB等。對於使用Python進行網路抓取的數據，我們也可以使用pymysql包快速地將其存儲到Mysql中去。

3、數據預處理/數據清洗

大多數情況下，原始數據是存在格式不一致，存在異常值、缺失值等問題的，而不同項目數據預處理步驟的方法也不一樣。Python做數據清洗，可以使用Numpy和Pandas這兩個工具庫。

4、數據建模與分析

常見的數據挖掘模型有：分類、聚類、回歸等，這些常見的演算法模型，Python也有Scikit-learn和Tensorflow工具庫來支持。

5、數據可視化分析

在數據可視化方面，Python有Matplotlib、Seaborn、Pyecharts等工具庫可用。

python數據分析幹什麼

第一、檢查數據表

Python中使用shape函數來查看數據表的維度，也就是行數以及列數。你可以使用info函數來查看數據表的整體信息，使用dtype函數來返回數據格式;lsnull是Python中檢驗空值的函數，可以對整個數據表進行檢查，也可以單獨對某一行進行空值檢查，返回的結構是邏輯值，包含空值返回true，不包含則返回false。

第二、數據清洗

Python可以進行數據清洗，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函數刪除重複值，replace函數實現數據替換。

第三、數據提取

進行數據提取時，主要使用三個函數：loc、iloc以及ix。Loc函數按標籤進行提取，iloc按位置進行提取，ix可以同時按照標籤和位置進行提取。除了按標籤和位置提取數據之外，還可以按照具體的條件進行提取，比如使用loc和isin兩個函數配合使用。

第四、數據篩選

Python數據分析還可以進行數據篩選，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。使用的主要函數是groupby和pivot_table;groupby是進行分類匯總的函數，使用方法比較簡單，groupby按列名稱出現的順序進行分組。

python可以做哪些數據分析

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函數刪除重複值，replace函數實現數據替換。

3、數據預處理

數據預處理是對清洗完的數據進行整理以便後期的統計和分析工作，主要包括數據表的合併、排序、數值分列、數據分組及標記等工作。在Python中可以使用merge函數對兩個數據表進行合併，合併的方式為inner，此外還有left、right和outer方式。使用ort_values函數和sort_index函數完成排序，使用where函數完成數據分組，使用split函數實現分列。

4、數據提取

主要是使用三個函數：loc、iloc和ix，其中loc函數按標籤值進行提取，iloc按位置進行提取，ix可以同時按標籤和位置進行提取。除了按標籤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。

5、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。

python數據分析有什麼用？

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。那麼利用Python數據分析可以做什麼呢？簡單來說，可以做到的內容有很多，比如檢查數據表、數據表清洗、數據預處理、數據提取和數據篩選匯總等等。下面來為大家詳細講解一下這些用處。

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函數刪除重複值，replace函數實現數據替換。

3、數據預處理

數據預處理是對清洗完的數據進行整理以便後期的統計和分析工作，主要包括數據表的合併、排序、數值分列、數據分組及標記等工作。在Python中可以使用merge函數對兩個數據表進行合併，合併的方式為inner，此外還有left、right和outer方式。使用ort_values函數和sort_index函數完成排序，使用where函數完成數據分組，使用split函數實現分列。

4、數據提取

主要是使用三個函數：loc、iloc和ix，其中loc函數按標籤值進行提取，iloc按位置進行提取，ix可以同時按標籤和位置進行提取。除了按標籤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。

5、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。

以上就是總結的利用Python數據分析的用處，大家都記住了嗎？既然學習Python數據分析的用處這麼多，大家趕緊學習來吧！相信對大家未來的學習和工作，都會有不小的幫助。

python可以做數據分析，好處是什麼呢？怎麼學習？

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煉數成金:Python數據分析。Python是一種面向對象、直譯式計算機程序設計語言。也是一種功能強大而完善的通用型語言，已經具有十多年的發展歷史，成熟且穩定。Python 具有腳本語言中最豐富和強大的類庫，足以支持絕大多數日常應用。 Python語法簡捷而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，它能夠很輕鬆的把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C++）輕鬆地聯結在一起。

課程將從Python的基本使用方法開始，一步步講解，從ETL到各種數據分析方法的使用，並結合實例，讓學員能從中借鑒學習。

課程目錄：

Python基礎

Python的概覽——Python的基本介紹、安裝與基本語法、變數類型與運算符

了解Python流程式控制制——條件、循環語句與其他語句

常用函數——函數的定義與使用方法、主要內置函數的介紹

…..

python 數據預處理問題

file1.txt是原銷售單，file2.txt新銷售單

file1=open(“file1.txt”)

fdata1=file1.readlines()

file1.close()

dic1={}

for i in fdata1:

line=i.split()

if dic1.has_key(line[0]):

dic1[line[0]].append(line[1])

else:

dic1[line[0]]=[line[1]]

file2=open(“file2.txt”,”w”)

for i in dic1:

file2.write(i+’ ‘+’ ‘.join(dic1[i])+’\n’)

file2.close()