Python数据分析到底需要做什么？一个案例教你搞懂 !

田野猫咪

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原创最新推荐文章于 2026-07-22 22:21:35 发布 218 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Python数据分析步骤？一个案例教你搞懂 ! 本文首先将会介绍Python在数据分析领域最常见的两个包:pandas和numpy的使用，然后通过一个简单的案例巩固前面的内容。阅读详情

本文首先将会介绍Python在数据分析领域最常见的两个包:pandas和numpy的使用，然后通过一个简单的案例巩固前面的内容。

在这里插入图片描述

一、pandas和numpy的使用

#导入numpy包

import numpy as np

#导入pandas包

import pandas as pd

1、一维数据分析

numpy：array

a = np.array([2,3,4,5]) #定义：一维数组array,参数传入的是一个列表[2,3,4,5]
a[0] #查询
a[1:3] #切片访问：获取到的是序号从1到3的元素
a.dtype #查看数据类型dtype
a.mean()#统计计算：平均值
a.std()#统计计算：标准差
b=a*4#向量化运行：乘以标量

pandas,Series,比numpy多了一个索引功能。

定义：stockS=pd.Series([54.74,190.9,173.14,1050.3,181.86,1139.49],index=[‘腾讯’, ‘阿里巴巴’, ‘苹果’, ‘谷歌’, ‘Facebook’, ‘亚马逊’])
stockS.describe()#获取描述统计信息

stockS.iloc[0]#iloc属性用于根据索引获取值
stockS.loc[‘腾讯’]#loc属性用于根据索引获取值

stockS2=stockS+stockS1#向量化运算：向量相加

对于缺失值，可以用
stockS2.dropna()#方法1：删除缺失值
stockS2=stockS.add(stockS1,fill_value=0)#方法2：将缺失值进行填充

2、二维数据分析

numpy：array

定义：a=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])
查询，获取行号是0，列号是2的元素：a[0,2]
查询：获取第一行：a[0,:]
查询：获取第一列：a[:,0]

a.mean()#计算整个数组的平均值
a.mean(axis=1)#计算计算每一行的平均值
a.mean(axis=0)#计算计算每一列的平均值

pandas：DataFrame

定义：先定义有序字典，再将字典传入数据框。或直接定义

直接定义

iloc属性用于根据位置获取值：
查询第1行第2列的元素：salesDf.iloc[0,1]
查询第一行所有列：salesDf.iloc[0,:]
查询第一列所有行：salesDF.iloc[:,0]
loc属性用于根据索引获取值：
salesDf.loc[0,‘商品编码’]
查询第一行：sales.Df.loc[0,:]
查询第一列：sales.Df.loc[:,0]
通过切片功能，获取指定范围的列：salesDf.loc[:,‘购药时间’:‘销售数量’]
通过条件判断查询

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数据集描述统计信息

二、案例解析：销售数据分析

以朝阳医院2018销售数据为例：
https://pan.baidu.com/link/zhihu/7Vh1zUuNhUiVanZld3T6JWdFcFZYl2XwZY10==（安全链接，放心点击）

这部分，通过实际案例分析应用前面学习的到的内容。

数据分析步骤

提出问题：数据分析的目的，为了解决实际问题
理解数据：采集数据，导入数据到Python，查看数据集信息了解数据
数据清洗：也叫数据预处理，
构建模型：对清洗后的数据进行整理
数据可视化：用图表方式展示给他人

**1.提出问题：**想知道朝阳医院2018年月均消费次数、月均消费金额、客单价

。需要知道这些数据具体是指什么。

2、理解数据：现在我们已经有了Excel表格，接下来就是要导入到Python中。

1）第一列是购药时间；2）第二列是社保卡号，如果存在几行卡号一样，说明有多次购买记录；3）第三列是商品编码；4）第四列是商品名称；5）第五列是销售数量；6）第六列是应收金额；7）第七列是实收金额（可能有折扣）

3、清洗数据：

一般有六步：选择子集-列名重命名-处理缺失值-数据类型转换-数据排序-异常值处理

**选择子集：**有时候原始数据太大，有些数据不需要处理，我们可以通过选择子集，筛选出想要处理的部分数据。（本案例不需要选择子集）

**代码：**使用loc切片 subSalesDf=salesDf.loc[0:4,‘购药时间’:‘销售数量’] 选择15行，15列。

列名重命名：rename

缺失数据处理：dropna
从表格数据可以看到，销售时间和社保卡号不能为空，不然不能定位到具体的客户，因此要将这两列的缺失值删除。删除前后，数据的行列数没有变化，可以看出这两列没有缺失值

删除缺失值，使得索引序号不连续，需要用reset_index重置索引salesDf=salesDf.reset_index(drop=True)

数据类型转换：astype 表格中的销售数量、应收金额、实收金额应为数值，但是我们导入的时候，用了字符串类型，需要转换数字类型。

销售时间列中，不需要星期几的内容，只需要日期就行了，需要拆分字符串，使用split

得到了2018-01-01这样的数据，还是一个字符串，我们还想将数据转换成日期格式的数据
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转变数据格式后不要忘记删除重复值，这里可以看到删除重复值后，行数减少了

排序：sort_values

异常值处理:从上面的排序结果可以看出，销售数量、应收金额、实收金额为负数，这显然是不合理的异常值，首先我们获取每一类的描述统计信息，看看各列是否存在异常值。然后在对异常值进行处理。

首先筛选正常值，再利用筛选出来的数据删除异常值

**4、数据建模：**计算月均消费次数、月均消费金额、客单价。

业务指标1：月均消费次数=总消费次数/月份数

业务指标2：月均消费金额=总消费金额/月份数

业务指标3：客单价=总消费金额 / 总消费次数

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