第一、檢查數據表
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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函數刪除重復值,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函數按標簽進行提取,iloc按位置進行提取,ix可以同時按照標簽和位置進行提取。除了按標簽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。
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、數據預處理
數據預處理是對清洗完的數據進行整理以便后期的統計和分析工作,主要包括數據表的合并、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并,合并的方式為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。
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。
1、Python數據分析流程及學習路徑
數據分析的流程概括起來主要是:讀寫、處理計算、分析建模和可視化四個部分。在不同的步驟中會用到不同的Python工具。每一步的主題也包含眾多內容。
根據每個部分需要用到的工具,Python數據分析的學習路徑如下:
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2、利用Python讀寫數據
Python讀寫數據,主要包括以下內容:
我們以一小段代碼來看:
可見,僅需簡短的兩三行代碼即可實現Python讀入EXCEL文件。
3、利用Python處理和計算數據
在第一步和第二步,我們主要使用的是Python的工具庫NumPy和pandas。其中,NumPy主要用于矢量化的科學計算,pandas主要用于表型數據處理。
4、利用Python分析建模
在分析和建模方面,主要包括Statsmdels和Scikit-learn兩個庫。
Statsmodels允許用戶瀏覽數據,估計統計模型和執行統計測試。可以為不同類型的數據和每個估算器提供廣泛的描述性統計,統計測試,繪圖函數和結果統計列表。
Scikit-leran則是著名的機器學習庫,可以迅速使用各類機器學習算法。
5、利用Python數據可視化
數據可視化是數據工作中的一項重要內容,它可以輔助分析也可以展示結果。
做數據分析,首先你要知道有哪些數據分析的方法,然后才是用Python去調用這些方法
那Python有哪些庫類是能做數據分析的,很多,pandas,sklearn等等
所以你首先要裝一個anaconda套件,它包含了幾乎所有的Python數據分析工具,
之后再學怎么分析。
網站名稱:python函數分析報表 用python做財務報表分析
網站地址:http://vcdvsql.cn/article34/hioose.html
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