Python数据分析可以用来做什么?_python在数据分析中的应用

Python数据分析:入门与实战应用
本文介绍了Python在数据分析中的应用,包括数据表检查、清洗(处理空值、数据格式转换等)、提取(loc,iloc等函数)以及筛选汇总。此外,还提到了Python的学习资源和学习路径,强调了其在大数据时代的实用价值和就业前景。

随着大数据时代的来临和Python编程语言的火爆,Python数据分析早已成为现在职场人的必备核心技能。Python的功能强大,在工作中的很多领域都可以用到。那么Python数据分析可以用来做些什么呢?

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。

2、数据表清洗

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。

3、数据提取

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。

4、数据筛选汇总

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。

Python数据分析的功能强大,应用领域广,已成为数据分析和数据科学事实上的标准语言和标准平台之一。如果你想学习Python,就马上行动起来吧~

学习资源推荐

除了上述分享,如果你也喜欢编程,想通过学习Python获取更高薪资,这里给大家分享一份Python学习资料。

😝朋友们如果有需要的话,可以V扫描下方二维码联系领取

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料,给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助!

因篇幅有限,仅展示部分资料,添加上方即可获取
一、Python学习路线

image-20230619144606466

python学习路线图1

二、Python基础学习
1. 开发工具

2. 学习笔记

在这里插入图片描述

3. 学习视频

在这里插入图片描述

三、Python小白必备手册

图片

四、数据分析全套资源

在这里插入图片描述

五、Python面试集锦
1. 面试资料

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

2. 简历模板

在这里插入图片描述

😝朋友们如果有需要的话,可以V扫描下方二维码联系领取

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料,给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助!

因篇幅有限,仅展示部分资料,添加上方即可获取
### 第十五届蓝桥杯模拟赛 Java 试题及解析 #### 题目概述 第十五届蓝桥杯模拟赛涵盖了多个编程挑战,其中包括但不限于算法设计、数据结构应用等内容。对于特定类型的题目,如区间查询最小值问题,可以采用线段树来高效解决这类需求[^2]。 ```java // 示例代码展示如何构建并使用线段树进行区间最小值查询 class SegmentTree { private final int[] tree; private final int n; public SegmentTree(int[] array) { this.n = array.length; this.tree = new int[n * 4]; build(array, 0, 0, n - 1); } private void build(int[] array, int node, int start, int end) { if (start == end) { tree[node] = array[start]; } else { int mid = (start + end) / 2; build(array, 2 * node + 1, start, mid); build(array, 2 * node + 2, mid + 1, end); tree[node] = Math.min(tree[2 * node + 1], tree[2 * node + 2]); } } public int queryMin(int left, int right) { return queryMinUtil(0, 0, n - 1, left, right); } private int queryMinUtil(int node, int start, int end, int l, int r) { if (r < start || end < l) return Integer.MAX_VALUE; if (l <= start && end <= r) return tree[node]; int mid = (start + end) / 2; int q1 = queryMinUtil(node * 2 + 1, start, mid, l, r); int q2 = queryMinUtil(node * 2 + 2, mid + 1, end, l, r); return Math.min(q1, q2); } } ``` 此代码片段展示了如何创建一个简单的线段树用于处理数组上的区间最小值查询操作。通过这种方法可以在O(log N)时间内完成单次查询请求,在面对大规模数据集时表现出色。 针对具体比赛中的其他类型题目,则需根据不同题目的特点选择合适的数据结构与算法策略加以应对。例如,当遇到涉及几何图形面积计算等问题时,可能需要用到更复杂的数学模型或是优化后的暴力枚举方法;而对于字符串匹配类的问题则可能会涉及到KMP算法或其他高级模式识别技术的应用等。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值