pythonlociloc

⑴ python數據分析是干什麼的

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

數據分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，並使得數據分析得以推廣。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。

Python數據分析可以做的事情有很多，具體如下：

第一、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。Lsnull是Python中檢查空置的函數，你可以對整個數據進行檢查，也可以單獨對某一列進行空置檢查，返回的結果是邏輯值，包括空置返回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。

第二，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括空值的數據，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asstype函數，用來更改數據格式，Rename是更改名稱的函數，drop_plicate函數函數重復值，replace函數實現數據轉換。

第三，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統計和分析工作，主要包括數據表的合並、排序、數值分列、數據分組以及標記等工作。在Python中可以使用merge函數對兩個數據表進行合並，合並的方式為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。

第四，數據提取

主要是使用三個函數：loc、iloc和ix，其中loc函數按標准值進行提取，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取數據意外，還可以按照具體的條件進行提取。

第五，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。

⑵ Python—padas(DataFrame)的常用操作

我們先說一下DataFrame是什麼：

1、DataFrame是一種數據框結構,相當於是一個矩陣形式，單元格可以存放數值、字元串等，這和excel表很像；

2、DataFrame是有 行（index）和 列（columns）可以設置的；

有了示例，我們就能明白創建時需要傳入數據，指定index（行索引名）和columns（列名）；

在我們需要將單個元素的字典直接轉為DataFrame時，程序會報錯，需要適當做些轉換，指定行索引或者列索引才行；

在增加列的時候我們用到了一個索引loc，後面我們再詳細對loc進行說明，此處先知道可以這樣使用。

文本字元串數據處理之前，一定要先轉為字元（.str）再進行處理

loc 和 iloc如果容易記混，你就取巧記憶，index是索引

所以iloc則是依據位置索引進行取數，沒有i的則是按照名稱進行提取數據

原諒我很懶，比較喜歡這樣框架式的筆記，所以文字就會比較少(#^.^#)！！！

⑶ Python Pandas 依據標簽或者位置選取特定行列 loc和iloc兩種方式

Pandas中有兩種方式可以進行特定行列的選取，一種是在知道每一列的名稱（label）的情況下（df.loc），一種是在只知道列的位置（integer-location）的情況下(df.iloc)。

可以看出，上述的冒號（:）意味著選取所有的行，所以只需在此處進行改動即可選取特定行（前開後閉）

同樣在選取特定行的時候，依然存在基於label或者是基於integer-location的選擇

選取行採用df.iloc方式，具體如下

除此之外，在採用非標簽的方式選擇的時候，可以通過輸入布爾型變數進行篩選，比如 df.iloc[[True, False, True]] ，或者是 df.iloc[lambda x: x.index % 2 == 0]

完結撒花，反正知道了df.loc和df.iloc的差別之後自由組合就好了~

參考資料： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/frame.html#indexing-iteration

⑷ python：pandas之DataFrame取行列（df.loc(),df.iloc()）以及索引

1、pandas排序，並取前N列數據

2、取行、取列DataFrame.loc,DataFrame.iloc
－取行DataFrame.loc,DataFrame.iloc

⑸ Python數據分析師主要做什麼Python基礎

伴隨著大數據時代的到來，Python的熱度居高不下，已成為職場人士必備的技能，它不僅可以從事網路爬蟲、人工智慧、Web開發、游戲開發等工作，還是數據分析的首選語言。那麼問題來了，利用Python數據分析可以做什麼呢?簡單來講，可以做的事情有很多，具體如下。

第一、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。Lsnull是Python中檢查空置的函數，你可以對整個數據進行檢查，也可以單獨對某一列進行空置檢查，返回的結果是邏輯值，包括空置返回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。

第二，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括空值的數據，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asstype函數，用來更改數據格式，Rename是更改名稱的函數，drop_plicate函數函數重復值，replace函數實現數據轉換。

第三，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統計和分析工作，主要包括數據表的合並、排序、數值分列、數據分組以及標記等工作。在Python中可以使用merge函數對兩個數據表進行合並，合並的方式為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。

第四，數據提取

主要是使用三個函數：loc、iloc和ix，其中loc函數按標准值進行提取，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取數據意外，還可以按照具體的條件進行提取。

第五，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。

⑹ python數據分析可以做什麼工作

現在互聯網發展迅速，眾多行業巨頭，都已經轉投到人工智慧領域，而人工智慧的首選編程語言就是python，所以學好Python能夠從事的工作還是很多的，而且前景非常不錯。

學完python可以應用於以下領域：

①Web 和 Internet開發

②科學計算和統計

③人工智慧

④桌面界面開發

⑤軟體開發

⑥後端開發

⑦網路爬蟲

可以從事的崗位也很多，比如Python爬蟲工程師，大數據工程師等等！

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，能夠在校期間取得大專或本科學歷，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

⑺ Python 基本操作- 數據選取loc、iloc、ix函數

loc中的數據是列名，是字元串，所以前後都要取；iloc中數據是int整型，所以是Python默認的前閉後開

構建數據集df

loc函數主要通過行標簽索引行數據 ，劃重點， 標簽！標簽！標簽！
loc[1] 選擇行標簽是1的（從0、1、2、3這幾個行標簽中）

loc[0:1] 和 loc[0,1]的區別，其實最重要的是loc[0:1]和iloc[0:1]

索引某一列數據，loc[:,0:1]，還是標簽，注意，如果列標簽是個字元，比如'a'，loc['a']是不行的，必須為loc[:，'a']。
但如果行標簽是'a',選取這一行，用loc['a']是可以的。

iloc 主要是通過行號獲取行數據，劃重點，序號！序號！序號！
iloc[0:1]，由於Python默認是前閉後開，所以，這個選擇的只有第一行！

如果想用標簽索引，如iloc['a']，就會報錯，它只支持int型。

ix——結合前兩種的混合索引，即可以是行序號，也可以是行標簽。

如選擇prize>10(prize為一個標簽)的，即 df.loc[df.prize>10]
還有&並或等操作

python選取特定列——pandas的iloc和loc以及icol使用

pandas入門——loc與iloc函數

pandas中loc、iloc、ix的區別

pandas基礎之按行取數（DataFrame）

⑻ python數據分析干什麼

隨著大數據時代的來臨和Python編程語言的火爆，Python數據分析早已成為現在職場人的必備核心技能。
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。
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。
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並、排序、數值分列、數據分組及標記等工作。
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。
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。
希望可以幫到你

⑼ python可以做數據分析，好處是什麼呢怎麼學習

鏈接：https://pan..com/s/1FJZAznKSbwv-X52AM7uSfg

煉數成金:Python數據分析。Python是一種面向對象、直譯式計算機程序設計語言。也是一種功能強大而完善的通用型語言，已經具有十多年的發展歷史，成熟且穩定。Python 具有腳本語言中最豐富和強大的類庫，足以支持絕大多數日常應用。 Python語法簡捷而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，它能夠很輕松的把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C++）輕松地聯結在一起。

課程將從Python的基本使用方法開始，一步步講解，從ETL到各種數據分析方法的使用，並結合實例，讓學員能從中借鑒學習。

課程目錄：

Python基礎

Python的概覽——Python的基本介紹、安裝與基本語法、變數類型與運算符

了解Python流程式控制制——條件、循環語句與其他語句

常用函數——函數的定義與使用方法、主要內置函數的介紹

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