python進行數據預處理

㈠ 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。

㈡ Python中操作Excel最好用的模塊是

Python中的模塊也稱為庫，在Python中操作Excel的模塊有很多。

優缺點如下：

**1、Pandas模塊**

Pandas是Python的一一個開源數據分析模塊，可用於數據挖掘和數據分析，同時也提供數據清洗功能，可以說它是日前Python數據分析的必備工具之一。Pandas能夠處理類似電子表格的數據，用於數據快速載入、操作、對齊、合並、數據預處理等。

Pandas通過對Excel文件的讀寫實現數據輸入、輸出，Pandas支持.xls和.xlsx格式文件的讀寫，支持只載入每個表的單一工作頁。

import pandas as pd

df=pd.read_excel(r'E:ban.xlsx') #pandas 導入庫獲取excel表的數據內容

df`

**2、xlwings模塊**

xlwings模塊可以實現Python中調用Excel，也可以從Excel調用Python，這個模塊支持支持.xls和.xlsx格式文件的讀寫，支持對這類文件的操作，還支持使用VBA，具有強大的轉換功能，並且可以處理大部分數據類型。

**3、Xlrd模塊**

xlrd模塊可以讀取Excel文件，其對Excel文件的讀取可以實現比較精細的控制。雖然現在使用Pandas模塊讀取和保存Excel文件往往更加方便快捷，但在某些場景下，依然需要xlrd這種更底層的模塊來實現對Excel文件讀取的控制。

xlrd模塊支持.xls、.xlsx格式文件的讀取，但不支持寫信息。

**4、xlwt模塊**

前面xlrd模塊可以讀取Excel文件，但不能寫。而xlwt模塊可以寫、可以修改Excel文件，但不能讀，且只支持.xls格式文件的寫操作。

**5、xlutils模塊**

xlutils也是一個處理Excel文件的模塊，但它不能對Excel文件進行讀和寫的操作，但依賴於xlrd模塊和xlwt模塊。xlutils模塊支持.xls格式文件，不支持.xlsx格式文件。

**6、openpyxl模塊**

openpyxl模塊可以對.xlsx格式的Excel文件進行讀寫操作，特點是讀取快、寫入慢，且不能操作.xls格式文件。

**7、xlsxwriter模塊**

xlsxwriter模塊支持多種Excel功能，可以寫.xlsx格式的Excel文件，而且速度快、佔用內存空間小，但不支持讀或者修改現有的Excel文件。

**8、win32com模塊**

win32com模塊支持.xls、.xlsx格式的Excel文件的讀、寫和修改，讀寫速度快。但win32com模塊存在於pywin32的模塊中，自身沒有完善的文檔，使用起來不太方便。

**9、分析總結**

Pandas模塊把Excel當作數據讀寫的容器，為其強大的數據分析服務，因此讀寫性能的表現中規中矩。xlwings和win32com這兩個模塊都擁有很好的讀寫性能，強大的轉換器可以處理大部分數據類型，同時，可以在程序運行時，在打開的Excel文件中進行實時操作，實現過程的可視化。另外，xlwings模塊的數據結構轉換器使其可以快速地為Excel文件添加二維數據結構，而不需要在Excel文件中重定位數據的行和列，因此筆者認為，從讀寫的便捷性來看，xlwings模塊比較好用一些。

㈢ 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

㈣ Python Keras導入訓練集驗證集測試集，並進行數據預處理

import os

import numpy as np

from tqdm import tqdm #進度條

from glob import glob

from scipy import ndimage

from keras.preprocessing.image import ImageDataGeneratior

import keras

img_size = 255 # 自行更改

train_path = r'D:\CVML\Project\Heartchallenge_sound\Peter_HeartSound\Train_Valid_Test\train'

num_train = len( glob (train_path + r'**.jpg') ) #圖片數量

x_train = np.zeros( (num_train, img_size, img_size, 3), dtype=np.uint8) #訓練集

y_train = np.zeros( (num_train,), dtype=np.uint8) #訓練集label

i=0

for img_path in tqdm( glob(train_path + r'**.jpg) ):

datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1.0/255.0, featurewise_center = True, featurewise_std_normalization= True)

datagen.fit(x_train) #圖片預處理

待解決問題： 如何輸入？？

㈤ 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

.....

㈥ 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。