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小編給大家分享一下python數(shù)據(jù)分析的作用有哪些，希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲，下面讓我們一起去探討方法吧！

1、檢查數(shù)據(jù)表

Python中使用shape函數(shù)來查看數(shù)據(jù)表的維度，也就是行數(shù)和列數(shù)。你可以使用info函數(shù)查看數(shù)據(jù)表的整體信息，使用dtypes函數(shù)來返回?cái)?shù)據(jù)格式。Isnull是Python中檢驗(yàn)空值的函數(shù)，你可以對整個(gè)數(shù)據(jù)表進(jìn)行檢查，也可以單獨(dú)對某一列進(jìn)行空值檢查，返回的結(jié)果是邏輯值，包含空值返回True，不包含則返回False。使用unique函數(shù)查看唯一值，使用Values函數(shù)用來查看數(shù)據(jù)表中的數(shù)值。

2、數(shù)據(jù)表清洗

Python中處理空值的方法比較靈活，可以使用Dropna函數(shù)用來刪除數(shù)據(jù)表中包含空值的數(shù)據(jù)，也可以使用fillna函數(shù)對空值進(jìn)行填充。Python中dtype是查看數(shù)據(jù)格式的函數(shù)，與之對應(yīng)的是astype函數(shù)，用來更改數(shù)據(jù)格式，Rename是更改列名稱的函數(shù)，drop_duplicates函數(shù)刪除重復(fù)值，replace函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)替換。

3、數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理是對清洗完的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理以便后期的統(tǒng)計(jì)和分析工作，主要包括數(shù)據(jù)表的合并、排序、數(shù)值分列、數(shù)據(jù)分組及標(biāo)記等工作。在Python中可以使用merge函數(shù)對兩個(gè)數(shù)據(jù)表進(jìn)行合并，合并的方式為inner，此外還有l(wèi)eft、right和outer方式。使用ort_values函數(shù)和sort_index函數(shù)完成排序，使用where函數(shù)完成數(shù)據(jù)分組，使用split函數(shù)實(shí)現(xiàn)分列。

4、數(shù)據(jù)提取

主要是使用三個(gè)函數(shù)：loc、iloc和ix，其中l(wèi)oc函數(shù)按標(biāo)簽值進(jìn)行提取，iloc按位置進(jìn)行提取，ix可以同時(shí)按標(biāo)簽和位置進(jìn)行提取。除了按標(biāo)簽和位置提起數(shù)據(jù)以外，還可以按具體的條件進(jìn)行數(shù)據(jù)，比如使用loc和isin兩個(gè)函數(shù)配合使用，按指定條件對數(shù)據(jù)進(jìn)行提取。

5、數(shù)據(jù)篩選匯總

Python中使用loc函數(shù)配合篩選條件來完成篩選功能，配合sum和 count函數(shù)還能實(shí)現(xiàn)excel中sumif和countif函數(shù)的功能。Python中使用的主要函數(shù)是groupby和pivot_table。groupby是進(jìn)行分類匯總的函數(shù)，使用方法很簡單，制定要分組的列名稱就可以，也可以同時(shí)制定多個(gè)列名稱，groupby 按列名稱出現(xiàn)的順序進(jìn)行分組。

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