怎样用 Python 进行数据分析？

做数据分析，首先你要知道有哪些数据分析的方法，然后才是用Python去调用这些方法

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那Python有哪些库类是能做数据分析的，很多，pandas，sklearn等等

所以你首先要装一个anaconda套件，它包含了几乎所有的Python数据分析工具，

之后再学怎么分析。

python的replace函数怎么用

Python replace()方法把字符串中的old(旧字符串)替换成new(新字符串)，如果指定三个参数max，则替换不超过max次。

语法

replace()方法语法：

str.replace(old, new[, max])

参数

old -- 将被替换的子字符串;

new -- 新字符串，用于替换old子字符串;

max -- 可选字符串，替换不超过max次。

返回值

返回字符串中的old(旧字符串)替换成new(新字符串)后生成的新字符串，如果指定第三个参数max，则替换不超过max次。

实例

#!/usr/bin/python

str = "this is string example....wow!!! this is really string";

print str.replace("is", "was");

print str.replace("is", "was", 3);

输出结果

thwas was string example....wow!!! thwas was really string

thwas was string example....wow!!! thwas is really string

python可以做数据分析，好处是什么呢？怎么学习？

链接：

提取码：7234

炼数成金:Python数据分析。Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言。也是一种功能强大而完善的通用型语言，已经具有十多年的发展历史，成熟且稳定。Python 具有脚本语言中最丰富和强大的类库，足以支持绝大多数日常应用。 Python语法简捷而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）轻松地联结在一起。

课程将从Python的基本使用方法开始，一步步讲解，从ETL到各种数据分析方法的使用，并结合实例，让学员能从中借鉴学习。

课程目录：

Python基础

Python的概览——Python的基本介绍、安装与基本语法、变量类型与运算符

了解Python流程控制——条件、循环语句与其他语句

常用函数——函数的定义与使用方法、主要内置函数的介绍

.....

pandas 处理缺失值[dropna、drop、fillna]

一本正经胡说八道的猫

面对缺失值三种处理方法：

参考原文链接

option 1： 去掉含有缺失值的样本（行）

option 2：将含有缺失值的列（特征向量）去掉

option 3：将缺失值用某些值填充（0，平均值，中值等）

对于dropna和fillna,dataframe和series都有，在这主要讲datafame的

dropna() 方法的其他参数。

参数说明：

方法二：替换并删除，Python pandas 如果某列值为空，过滤删除所在行数据

如上面的df数据，这个时候的思路是：

fillna()给空值填充一个数值（如999999）

index.tolist()找出值为填充值所在行的索引

drop根据索引干掉对应的行

像Excel一样使用Python（一）

在进行数据处理时，如果数据简单，数量不多，excel是大家的首选。但是当数据众多，类型复杂，需要灵活地显示切片、进行索引、以及排序时，python会更加方便。借助python中的numpy和pandas库，它能快速完成各种任务，包括数据的创建、检查、清洗、预处理、提取、筛选、汇总、统计等。接下来几篇文章，将以excel为参照，介绍python中数据的处理。

提到pandas，那就不得不提两类重要的数据结构，Series和DataFrame，这两类数据结构都是建立在numpy的数组array基础上。与array相比，Series是一个一维的数据集，但是每个数据元素都带有一个索引，有点类似于字典。而DataFrame在数组的基础上，增加了行索引和列索引，类似于Series的字典，或者说是一个列表集。

所以在数据处理前，要安装好numpy , pandas。接下来就看看如何完成一套完整的数据操作。

创建数据表的方法分两种，分别是从外部导入数据，以及直接写入数据。

在python中，也可外部导入xlsx格式文件，使用read_excel()函数：

import pandas as pd

from pandas import DataFrame,Series

data=DataFrame(pd.read_excel('c:/python27/test.xlsx'))

print data

输出：

Gene Size Function

0 arx1 411 NaN

1 arx2 550 monooxygenase

2 arx3 405 aminotransferase

……

即：调用pandas中read_excel属性，来读取文件test.xlsx，并转换成DataFrame格式，赋给变量data。在每一行后，自动分了一个索引值。除了excel，还支持以下格式文件的导入和写入：

Python写入的方法有很多，但还是不如excel方便。常用的例如使用相等长度的字典或numpy数组来创建：

data1 = DataFrame(

{'Gene':['arx1','arx2','arx3'],

'Size':[411,550,405],

'Func':[np.NaN,'monooxygenase','aminotransferase ']})

print data1

输出

Func Gene Size

0 NaN arx1 411

1 monooxyg arx2 550

2 amino arx3 405

分配一个行索引后，自动排序并输出。

在python中，可以使用info()函数查看整个数据的详细信息。

print data.info()

输出

RangeIndex: 7 entries, 0 to 6

Data columns (total 3 columns):

Gene 7 non-null object

Size 7 non-null int64

Function 5 non-null object

dtypes: int64(1), object(2)

memory usage: 240.0+ bytes

None

此外，还可以通过shape, column, index, values, dtypes等函数来查看数据维度、行列组成、所有的值、 数据类型：

print data1.shape

print data1.index

print data1.columns

print data1.dtypes

输出

(3, 3)

RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)

Index([u'Func', u'Gene', u'Size'], dtype='object')

Func object

Gene object

Size int64

dtype: object

在excel中可以按“F5”，在“定位条件”中选择“空值”，选中后，输入替换信息，再按“Ctrl+Enter”即可完成替换。

在python中，使用函数 isnull 和 notnull 来检测数据丢失, 包含空值返回True，不包含则返回False。

pd.isnull(data1)

pd.notnull(data1)

也可以使用函数的实例方法，以及加入参数，对某一列进行检查：

print data1['Func'].isnull()

输出

Func Gene Size

0 True False False

1 False False False

2 False False False

再使用fillna对空值进行填充：

data.fillna(value=0)

#用0来填充空值

data['Size'].fillna(data1['Size'].mean())

#用data1中Size列的平均值来填充空值

data['Func']=data['Func'].map(str.strip)

#清理Func列中存在的空格

Excel中可以按“Ctrl+F”，可调出替换对话框，替换相应数据。

Python中，使用replace函数替换：

data['Func'].replace('monooxygenase', 'oxidase')

将Func列中的'monooxygenase'替换成'oxidase'。

Excel中，通过“数据-筛选-高级”可以选择性地看某一列的唯一值。

Python中，使用unique函数查看：

print data['Func'].unique()

输出

[nan u'monooxygenase' u'aminotransferase' u'methyltransferase']

Excel中，通过UPPER、LOWER、PROPER等函数来变成大写、小写、首字母大写。

Python中也有同名函数：

data1['Gene'].str.lower()

Excel中可以通过“数据-删除重复项”来去除重复值。

Python中，可以通过drop_duplicates函数删除重复值：

print data['Func'].drop_duplicates()

输出

0 NaN

1 monooxygenase

2 aminotransferase

3 methyltransferase

Name: Func, dtype: object

还可以设置“ keep=’last’ ”参数，后出现的被保留，先出现的被删除：

print data['Func'].drop_duplicates(keep='last')

输出

2 aminotransferase

3 methyltransferase

6 monooxygenase

8 NaN

Name: Func, dtype: object

内容参考：

Python For Data Analysis

蓝鲸网站分析博客，作者蓝鲸（王彦平）

python可以做哪些数据分析

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、数据预处理

数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序，使用where函数完成数据分组，使用split函数实现分列。

4、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。

5、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。

网页题目：python替换空值函数 python 空函数
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