python數據分析的作用和意義

隨着大數據時代的來臨和Python程式語言的火爆，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説，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彙總等等。下面我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、數據篩選彙總

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是進行分類彙總的函數，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。