① python語言 目前世界人口是60億 如果每年按1.5%的比例增長 則多少年後是80億
x=60
year=1
while1:
x*=1.015
ifx>=80:
print(x,year)
break
else:
year+=1
② python中怎麼看缺失數據卻了多少個
導讀：今天首席CTO筆記來給各位分享關於python中怎麼看缺失數據卻了多少個的相關內容，如果能碰巧解決你現在面臨的問題，別忘了關注本站，現在開始吧！
python數據分析使用的數據1、對數據進行排序df.sort_values()
#讀取數據
titanic_survival=pd.read_csv(r"C:Userspythonwandata_minepython_pandasitanic_train.csv")
#用sort_values()函數對指定列排序，默認升序排序，inplace=True表示在原來的df上排序titanic_survival.sort_values(("Age"),inplace=Tru
2、缺失值判斷及統計pandas.isnull()、pandas.isnull
空值統計方法一：df.isnull().sum()：
#當不指定具體列時，統計整個df的缺失值個數
titanic_survival['Age'].isnull().sum()
通過len()函數統計缺失值
3、缺失值處理
處理缺失值可以分為兩類：刪除缺失值和缺失值插補。而缺失值插補又分為以下幾種：
均值/中位數/眾數插補
使用固定值（將缺失值的屬性用一個常量代替）
最近鄰插補（在記錄中找到與缺失值樣本最接近的樣本的該屬性插補）
回歸方法（對帶有缺失值的變數，根據已有數據和與其有關的其他變數建立擬合模型來預測缺失值）
插值法（利用已知點建立合適的插值函數f(x),未知值由對應點xi求出來近似代替）
下面，我們主要討論刪除缺失值，學習一些pandas缺失值刪除的操作。
1）df.dropna(),舍棄含有任意缺失值的行
#等價於titanic_survival.dropna(axis=0)axis=0表示刪除行，axis=1表示刪除列
dropall=titanic_survival.dropna()
刪除含任意空值的行
2）df.dropna()函數刪除某個列中含有空值的行
現在這個數據中age、cabin、embarked都有缺失值，如果我們直接使用df.dropna()會刪除掉這三列中都有空值的所有行，但是我們希望只刪除age列中有空值的數據，那該如何處理呢？
直接使用df.dropna(subset=['column_list'])
drop_age_null=titanic_survival.dropna(subset=["Age"])
刪除指定列中含有缺失值的行
pandas自定義函數
python檢查是否有缺失值
統計data里每一列是否有空值：
data.isnull().any()
統計data里每一列空值的個數：
data.isnull().any().sum()
但是有的時候，明明有空值卻統計不出來。
最近我遇到的數據，空值的填充是null，這個需要轉化一下才可以用上面的函數。
data?=?data.replace('null',np.NaN)
然後你再繼續用data.isnull().any()，ata.isnull().any().sum()就沒問題了。
如果這么做，你的問題還沒解決，查看你的缺失值的填充是什麼，用np.NaN替代。、
另外的方法：
np.any(np.isnan(data))
np.all(np.isfinite(data))
Python數據分析案例-葯品數據分析案例最近學習了python數據分析的一些基礎知識，有numpy,pandas,matplotlib等，找了一個葯品數據分析的小項目練一下手。
數據分析的步驟一般可以分為6個：
1，明確分析的目的
2，數據准備
3，數據清洗
4，數據分析
5，數據可視化
6，分析報告
數據分析的目的：
通過對朝陽區醫院的葯品銷售數據的分析，了解朝陽醫院的患者的月均消費次數，月均消費金額、客單價以及消費趨勢、需求量前幾位的葯品等。
數據准備
數據是存在Excel中的，可以使用pandas的Excel文件讀取函數將數據讀取到內存中，這里需要注意的是文件名和Excel中的sheet頁的名字。讀取完數據後可以對數據進行預覽和查看一些基本信息。
通過數據的基本信息可以看出來，總行數6578，但是社保卡號只有6576，其他行只有6577行，說明存在缺失值，這些將在數據清洗中進行處理。
數據清洗
數據清洗過程一般包括：選擇子集、列名重命名、缺失數據處理、數據類型轉換、數據排序及異常值處理等。
（1）選擇子集
在我們獲取到的數據中，可能數據量非常龐大，並不是每一列都有價值都需要分析，這時候就需要從整個數據中選取合適的子集進行分析，這樣就可以提高效率。但是這個案例數據列較少，可以忽略這一步。
（2）列名重命名
在數據分析過程中，有些列名和數據容易混淆或產生歧義，不利於數據分析，這時候需要把列名換成容易理解的名稱，可以採用rename函數實現：
（3）缺失數據處理
通過查看基本信息可以推測「社保卡號」這列存在缺失值，如果不處理這些缺失值會干擾後面的數據分析結果。缺失數據常用的處理方式有：刪除缺失值，一般用於少量缺失值，對整體數據影響不大的情況；平均值填充，對於數值型常用；演算法填充等。在本次案例中缺失值商量很少，直接使用dropna函數刪除缺失數據。
（4）數據類型轉換
在導入數據時為了防止導入不進來，會強制所有數據都是object類型，但實際數據分析過程中「銷售數量」，「應收金額」，「實收金額」，這些列需要浮點型（float）數據，「銷售時間」需要改成時間格式，因此需要對數據類型進行轉換，可以使用astype()函數。
（5）異常值處理
查看數據的描述統計信息：我們可以看到最小值出現了負數，原因是銷售數量的值為負數，需要將銷售數量小於0的數據剔除掉。
數據分析及可視化
這里涉及到的數據可視化的部分並不多所以將數據分析和可視化結合起來，數據分析之前我們應該確定分析的指標。
（1）指標1：月均消費次數?計算：月均消費次數=總消費次數/月份數
（2）指標2：月均消費金額?計算：月均消費金額=總消費金額/月份數
（3）指標3：客單價?計算：客單價=總消費金額/總消費次數
（4）指標4：消費趨勢
每天的消費金額分布情況：一橫軸為時間，縱軸為實收金額畫散點圖。
結論：從散點圖可以看出，每天消費金額在500以下的占絕大多數，個別天存在消費金額很大的情況。
月消費金額變化趨勢，將銷售時間按月聚合分組，然後求出分組後的累計金額，畫出折線圖。
結論：1月，4月，5月，6月的消費金額變化不大，基本持平，2月和3月金額較低，可能是受春節假期影響，部分外來居民回家了，7月份最低是因為數據不全造成的。
葯品銷售情況分析，對「商品名稱」和「銷售數量」這兩列數據進行聚合為Series形式，方便後面統計。
結論：對於銷售量排在前幾位的葯品，醫院應該時刻關注，保證葯品不會短缺而影響患者。
Python數據分析(八):農糧組織數據集探索性分析(EDA)這里我們用FAO()組織提供的數據集，練習一下如何利用python進行探索性數據分析。
我們先導入需要用到的包
接下來，載入數據集
看一下數據量，
看一下數據的信息，
我們先來看一下variable,variable_full這兩列的信息，
看一下統計了多少國家，
看一下有多少個時間周期，
看一下時間周期有哪些，
我們看一下某一列某個指標的缺失值的個數，比如variable是total_area時缺失值的個數,
我們通過幾個維度來進行數據的分析：
我們按照上面的處理繼續，現在我們想統計一下對於一個時間周期來說，不同國家在這個周期內的變化情況，
我們也可以按照國家分類，查看某個國家在不同時期的變化，
我們還可以根據屬性，查看不同國家在不同周期內的變化情況，
我們還可以給定國家和指標，查看這個國家在這個指標上的變化情況，
我們還有region(區域)沒有查看，我們來看一下：
通過上圖可以看出，區域太多，不便於觀察，我們可以將一些區域進行合並。減少區域數量有助於模型評估，可以創建一個字典來查找新的，更簡單的區域(亞洲，北美洲，南美洲，大洋洲)
我們來看一下數據變化，
緊接著上面的數據處理，我們重新導入一下包，這次有一些新包，
我們看一下水資源的情況，
通過上圖可以看出只有一小部分國家報告了可利用的水資源總量，這些國家中只有極少數國家擁有最近一段時間的數據，我們將刪除變數，因為這么少的數據點會導致很多問題。
接下來我們看一下全國降雨指數，
全國降雨在2002年以後不再報到，所以我們也刪除這個數據，
我們單獨拿出一個洲來進行分析，舉例南美洲，我們來看一下數據的完整性，
我們也可以指定不同的指標，
接下來，我們使用pandas_profiling來對單變數以及多變數之間的關系進行統計一下，
這里我們要計算的是，比如
我們按照rural_pop從小到大進行排序，發現的確有幾個國家的農村人口是負數，
人口數目是不可能小於0，所以這說明數據有問題，存在臟數據，如果做分析預測時，要注意將這些臟數據處理一下。
接下來我們看一下偏度，我們規定，
正態分布的偏度應為零，負偏度表示左偏，正偏表示右偏。
偏度計算完後，我們計算一下峰度，峰度也是一個正態分布，峰度不能為負，只能是正數，越大說明越陡峭，
接下來我們看一下，如果數據分布非常不均勻該怎麼辦呢，
上圖是2013-2017年國家總人數的分布，通過上圖我們發現，人口量少於200000(不考慮單位)的國家非常多，人口大於1200000的國家非常少，如果我們需要建模的話，這種數據我們是不能要的。這個時候我們應該怎麼辦呢？
通常，遇到這種情況，使用log變換將其變為正常。對數變換是數據變換的一種常用方式，數據變換的目的在於使數據的呈現方式接近我們所希望的前提假設，從而更好的進行統計推斷。
接下來，我們用log轉換一下，並看一下它的偏度和峰值，
可以看出偏度下降了很多，減少了傾斜。
可以發現峰度也下降了，接下來我們看一下經過log轉換後的數據分布，
雖然數據還有一些偏度，但是明顯好了很多，呈現的分布也比較標准。
首先我們先來看一下美國的人口總數隨時間的變化，
接下來，我們查看北美洲每個國家人口總數隨著時間的變化，
這個時候我們發現，一些國家由於人口數量本身就少，所以整個圖像顯示的不明顯，我們可以改變一下參照指標，那我們通過什麼標准化？我們可以選擇一個國家的最小、平均、中位數、最大值...或任何其他位置。那我們選擇最小值，這樣我們就能看到每個國家的起始人口上的增長。
我們也可以用熱度圖來展示，用顏色的深淺來比較大小關系，
接下來我們分析一下水資源的分布情況，
我們可以進行一下log轉換，
我們用熱度圖畫一下，
連續值可以畫成散點圖，方便觀看，
我們來看一下隨著季節變化，人均GDP的變化情況，
相關程度：
相關度量兩個變數之間的線性關系的強度，我們可以用相關性來識別變數。
現在我們單獨拿出來一個指標分析是什麼因素與人均GDP的變化有關系，正相關就是積極影響，負相關就是消極影響。
當我們在畫圖的時候也可以考慮一下利用bined設置一下區間，比如說連續值我們可以分成幾個區間進行分析，這里我們以人均GDP的數量來進行分析，我們可以將人均GDP的數據映射到不同的區間，比如人均GDP比較低，比較落後的國家，以及人均GDP比較高，比較發達的國家，這個也是我們經常需要的操作，
做一下log變換，這里是25個bin
我們指定一下分割的標准，
我們還可以看一下人均GDP較低，落後國家的內部數據，下面我們看一下內部數據分布情況，用boxplot進行畫圖，
對於這部分的分布，我們還可以統計看一下其他指標，如下圖所示，我們還可以看一下洪水的統計信息，
為什麼有缺失值python卻查找不出來採集器故障。在使用python進行數據分析時，有缺失值python卻查找不出來是因為採集器故障，數據集中出現缺失值、空值、異常值，那麼數據清洗就是尤為重要的一步。
結語：以上就是首席CTO筆記為大家整理的關於python中怎麼看缺失數據卻了多少個的相關內容解答匯總了，希望對您有所幫助！如果解決了您的問題歡迎分享給更多關注此問題的朋友喔～
③ PYTHON是大數據嗎
不是，Python不是大數據，Python是一門計算機編程語言，可用於數據分析、數據處理等領域。