⑴ python數據分析的基本步驟
一、環境搭建
數據分析最常見的環境是Anaconda+Jupyter notebook
二、導入包
2.1數據處理包導入
2.2畫圖包導入
2.3日期處理包導入
2.4jupyter notebook繪圖設置
三、讀取數據
四、數據預覽
1.數據集大小
2.查看隨便幾行或前幾行或後幾行
3.查看數據類型
4.查看數據的數量、無重復值、平均值、最小值、最大值等
5.查看欄位名、類型、空值數為多少
五、數據處理
把需要的欄位挑選出來。
數據類型轉換
日期段數據處理。
⑵ 數據分析員用python做數據分析是怎麼回事，需要用到python中的那些內容，具體是怎麼操作的
大數據！大數據！其實是離不開數據二字，但是總體來講，自己之前對數據的認知是不太夠的，更多是在關注技術的提升上。換句話講，自己是在做技術，這些技術處理的是數據，而不能算是自己是在做數據的。大規模數據的處理是一個非常大的課題，但是這一點更偏向於是搞技術的。
與數據分析相關的Python庫很多，比如Numpy、pandas、matplotlib、scipy等，數據分析的操作包括數據的導入和導出、數據篩選、數據描述、數據處理、統計分析、可視化等等。接下來我們看一下如何利用Python完成數據的分析。
生成數據表
常見的生成方法有兩種，第一種是導入外部數據，第二種是直接寫入數據，Python支持從多種類型的數據導入。在開始使用Python進行數據導入前需要先導入pandas庫，為了方便起見，我們也同時導入Numpy庫。代碼是最簡模式，裡面有很多可選參數設置，例如列名稱、索引列、數據格式等等。
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。Isnull是Python中檢驗空值的函數，你可以對整個數據表進行檢查，也可以單獨對某一列進行空值檢查，返回的結果是邏輯值，包含空值返回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。
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。Python中dtype是查看數據格式的函數，與之對應的是astype函數，用來更改數據格式，Rename是更改列名稱的函數，drop_plicates函數刪除重復值，replace函數實現數據替換。
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。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。
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。除了按標簽和位置提起數據以外，還可以按具體的條件進行數據，比如使用loc和isin兩個函數配合使用，按指定條件對數據進行提取。
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。groupby是進行分類匯總的函數，使用方法很簡單，制定要分組的列名稱就可以，也可以同時制定多個列名稱，groupby 按列名稱出現的順序進行分組。
⑶ Python利器：如何處理pdf表格數據
大家好，我是Peter~
在很多情況下，我們都需要處理PDF格式的文件。尤其當我們遇到PDF表格數據需要進行提取，真的是一個令人頭疼的問題。
因為PDF文件不能像Word那樣直接復制，即使復制了再黏貼也可能會出現格式排版錯亂甚至亂碼問題。如何從一個PDF文件提取出表格數據？本文提供兩個解決方案：
首先提供的一種方法是從文字 PDF 中提取表格信息的工具：Camelot，它能夠直接將大部分表格轉換為 Pandas 的 Dataframe。
更多的詳細信息，請參考項目地址： https://github.com/camelot-dev/camelot
camelot的安裝有多種方式。如果有報錯，網上一般有解決方式：
1、通過conda安裝
2、使用pip進行安裝
3、通過GitHub進行安裝
首先將項目復制到本地：
然後進入文件中進行安裝：
下面通過一個案例來講解如何使用camelot。假設我們現在有一個只有一頁的PDF文件test.pdf：
1、先讀取文件
導出成csv格式的數據（方式1）
查看tables的相關信息：
導出方式2：
將數據轉換成DataFrame：
tabula的功能比camelot更加強大，可以同時對多個表格數據進行提取。項目的具體地址請參考： https://github.com/chezou/tabula-py
tabula的安裝是非常簡單的：
安裝之後檢驗這個庫是否安裝成功：
通過tabula這個庫來讀取PDF文件：
然後我們發現列表中唯一的一個元素就是dataframe：
將讀取到的數據輸出成CSV格式的文件：
上面讀取的PDF文件是比較簡單的，只有一頁，而且剛好是一個很標準的表格形式的數據，下面看一個比較復雜的例子：
下面是第一頁，第一列可以看成是索引：
在第二頁中有兩份表格，而且中間有很多的空白行：
第三頁的數據比較標准：
這3頁是在同一個PDF文件中，這3頁是在同一個PDF文件中，這3頁是在同一個PDF文件中
上面的紅色提示中我們看到：當沒有指定pages參數的時候，只會默認讀取第一頁的數據，所以列表的長度為1。
轉成dataframe後將原來的索引變成新的一列 （部分數據）
通過pages來讀取全部數據：
通過指定pages="all"：
同時獲取兩個表格的數據：
通過area參數來指定：
刪除在讀取的表格中我們不需要的欄位信息
可以將得到的數據輸出成不同格式的文件，以json格式為例：
我們可以看到
⑷ 如何用python進行數據分析
1、Python數據分析流程及學習路徑
數據分析的流程概括起來主要是：讀寫、處理計算、分析建模和可視化四個部分。在不同的步驟中會用到不同的Python工具。每一步的主題也包含眾多內容。
根據每個部分需要用到的工具，Python數據分析的學習路徑如下：
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2、利用Python讀寫數據
Python讀寫數據，主要包括以下內容：
我們以一小段代碼來看：
可見，僅需簡短的兩三行代碼即可實現Python讀入EXCEL文件。
3、利用Python處理和計算數據
在第一步和第二步，我們主要使用的是Python的工具庫NumPy和pandas。其中，NumPy主要用於矢量化的科學計算，pandas主要用於表型數據處理。
4、利用Python分析建模
在分析和建模方面，主要包括Statsmdels和Scikit-learn兩個庫。
Statsmodels允許用戶瀏覽數據，估計統計模型和執行統計測試。可以為不同類型的數據和每個估算器提供廣泛的描述性統計，統計測試，繪圖函數和結果統計列表。
Scikit-leran則是著名的機器學習庫，可以迅速使用各類機器學習演算法。
5、利用Python數據可視化
數據可視化是數據工作中的一項重要內容，它可以輔助分析也可以展示結果。
⑸ 如何利用python進行數據分析
近年來分析學在數據、網路、金融等領域獲得了突出的地位。應用各種軟體組合起來進行數據收集，數據管理，以及數據分析，得出的結論用作商業決策，業務需求分析等等。分析學用於研究一個產品的市場效應，銀行的貸款決定，這些都只是分析學的冰山一角。它在大數據，安全，數字和軟體分析等領域有很深遠的影響，下面是Python在分析學中的主要作用的一個延續：
在這個信息過載的世界，只有那些可以利用解析數據的優勢來得出見解的人會獲益。Python對於大數據的解釋和分析具有很重要的作用。分析公司開發的很多工具都是基於Python來約束大數據塊。分析師們會發現Python並不難學，它是一個強有力的數據管理和業務支持的媒介。
使用單一的語言來處理數據有它的好處。如果你以前曾經使用過C++或者Java，那麼對你來說，Python應該很簡單。數據分析可以使用Python實現，有足夠的Python庫來支持數據分析。 Pandas是一個很好的數據分析工具，因為它的工具和結構很容易被用戶掌握。對於大數據來說它無疑是一個最合適的選擇。即使是在數據科學領域，Python也因為它的「開發人員友好性」而使其他語言相形見絀。一個數據科學家熟悉Python的可能性要比熟悉其他語言的可能性高得多。
除了Python在數據分析中那些很明顯的優點(易學，大量的在線社區等等)之外，在數據科學中的廣泛使用，以及我們今天看到的大多數基於網路的分析，是Python在數據分析領域得以廣泛傳播的主要原因。
不論是金融衍生品還時大數據分析，Python都發揮了重要的作用。就前者而言，Python能夠很好地和其它系統，軟體工具以及數據流結合在一起，當然也包括R。用Python來對大數據做圖表效果更好，它在速度和幫助方面也一樣可靠。有些公司使用Python進行預測分析和統計分析。
⑹ python如何對excel數據進行處理
在python語言中，可以使用xlrd和xlwt兩個庫操作excel。
在python語言中處理Excel的方法：
在python項目中，新建python文件，並依次導入xlrd和xlwt。
接著調用open_workbook()方法，打開一個excel文件
調用sheet_by_name()方法，讀取文件的sheet頁
如果是後面加了個s，sheet_names表示獲取excel中所有的sheet頁
利用sheets()方法加序號，可以獲取某個sheet頁對象
如果想要獲取excel某個sheet頁中記錄的總數，使用nrows
在cell()中傳入兩個值，一個行一個列，然後value獲取對應單元格的值
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