python数据分析是做什么的,python分析数据可以分析什么

　　随着大数据时代的到来和Python编程语言的流行，Python数据分析早已成为职场人必备的核心技能。那么你能用Python数据分析做什么呢？简单来说，可以做的事情有很多，比如检查数据表、清洗数据表、数据预处理、数据抽取、数据筛选汇总等等。让我为你详细解释这些用途。1、检查数据表

　　Python使用shape函数来查看数据表的维度，即行数和列数。可以使用info函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数返回数据格式。Isnull是Python中检查空值的函数。可以检查整个数据表，也可以单独检查某一列的空值。返回的结果是一个逻辑值，如果包含null值，则返回True，如果不包含，则返回False。使用unique函数查看唯一值，使用Values函数查看数据表中的值。

　　2、数据表清洗

　　Python中处理空值的方法很灵活。可以使用Dropna函数删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数填充空值。在Python中，dtype是查看数据格式的函数，它对应的是astype函数，用来改变数据格式。Rename是改变列名的函数，drop_duplicates函数删除重复值，replace函数实现数据替换。

　　3、数据预处理

　　数据预处理是对清洗后的数据进行整理，以便后期统计分析，主要包括数据表合并、排序、数值排序、数据分组和标记。在Python中，可以使用merge函数来合并两个数据表。合并的方式有内，也有左、右、外。使用ort_values函数和sort_index函数进行排序，where函数对数据进行分组，split函数进行排序。

　　4、数据提取

　　主要使用loc、iloc、ix三个函数，其中loc函数按标签值提取，iloc按位置提取，ix可以同时按标签和位置提取。除了通过标签和位置提升数据，还可以通过特定的条件提取数据，比如将loc和isin函数一起使用，通过指定的条件提取数据。

　　5、数据筛选汇总

　　Python中用loc函数来完成带有过滤条件的过滤函数，sum和count函数也可以实现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是一个分类汇总的函数，使用方法非常简单。您可以设置要分组的列名，也可以同时设置多个列名。groupby按列名出现的顺序对其进行分组。

　　以上是我对Python数据分析使用的总结。你们都记住了吗？既然学Python数据分析有这么多用处，那就赶紧学吧！相信对大家以后的学习和工作都会有很大的帮助。

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