⑴ python数据分析的基本步骤
一、环境搭建
数据分析最常见的环境是Anaconda+Jupyter notebook
二、导入包
2.1数据处理包导入
2.2画图包导入
2.3日期处理包导入
2.4jupyter notebook绘图设置
三、读取数据
四、数据预览
1.数据集大小
2.查看随便几行或前几行或后几行
3.查看数据类型
4.查看数据的数量、无重复值、平均值、最小值、最大值等
5.查看字段名、类型、空值数为多少
五、数据处理
把需要的字段挑选出来。
数据类型转换
日期段数据处理。
⑵ 数据分析员用python做数据分析是怎么回事，需要用到python中的那些内容，具体是怎么操作的
大数据！大数据！其实是离不开数据二字，但是总体来讲，自己之前对数据的认知是不太够的，更多是在关注技术的提升上。换句话讲，自己是在做技术，这些技术处理的是数据，而不能算是自己是在做数据的。大规模数据的处理是一个非常大的课题，但是这一点更偏向于是搞技术的。
与数据分析相关的Python库很多，比如Numpy、pandas、matplotlib、scipy等，数据分析的操作包括数据的导入和导出、数据筛选、数据描述、数据处理、统计分析、可视化等等。接下来我们看一下如何利用Python完成数据的分析。
生成数据表
常见的生成方法有两种，第一种是导入外部数据，第二种是直接写入数据，Python支持从多种类型的数据导入。在开始使用Python进行数据导入前需要先导入pandas库，为了方便起见，我们也同时导入Numpy库。代码是最简模式，里面有很多可选参数设置，例如列名称、索引列、数据格式等等。
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。
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_plicates函数删除重复值，replace函数实现数据替换。
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。
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。
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。
⑶ Python利器：如何处理pdf表格数据
大家好，我是Peter~
在很多情况下，我们都需要处理PDF格式的文件。尤其当我们遇到PDF表格数据需要进行提取，真的是一个令人头疼的问题。
因为PDF文件不能像Word那样直接复制，即使复制了再黏贴也可能会出现格式排版错乱甚至乱码问题。如何从一个PDF文件提取出表格数据？本文提供两个解决方案：
首先提供的一种方法是从文字 PDF 中提取表格信息的工具：Camelot，它能够直接将大部分表格转换为 Pandas 的 Dataframe。
更多的详细信息，请参考项目地址： https://github.com/camelot-dev/camelot
camelot的安装有多种方式。如果有报错，网上一般有解决方式：
1、通过conda安装
2、使用pip进行安装
3、通过GitHub进行安装
首先将项目复制到本地：
然后进入文件中进行安装：
下面通过一个案例来讲解如何使用camelot。假设我们现在有一个只有一页的PDF文件test.pdf：
1、先读取文件
导出成csv格式的数据（方式1）
查看tables的相关信息：
导出方式2：
将数据转换成DataFrame：
tabula的功能比camelot更加强大，可以同时对多个表格数据进行提取。项目的具体地址请参考： https://github.com/chezou/tabula-py
tabula的安装是非常简单的：
安装之后检验这个库是否安装成功：
通过tabula这个库来读取PDF文件：
然后我们发现列表中唯一的一个元素就是dataframe：
将读取到的数据输出成CSV格式的文件：
上面读取的PDF文件是比较简单的，只有一页，而且刚好是一个很标准的表格形式的数据，下面看一个比较复杂的例子：
下面是第一页，第一列可以看成是索引：
在第二页中有两份表格，而且中间有很多的空白行：
第三页的数据比较标准：
这3页是在同一个PDF文件中，这3页是在同一个PDF文件中，这3页是在同一个PDF文件中
上面的红色提示中我们看到：当没有指定pages参数的时候，只会默认读取第一页的数据，所以列表的长度为1。
转成dataframe后将原来的索引变成新的一列 （部分数据）
通过pages来读取全部数据：
通过指定pages="all"：
同时获取两个表格的数据：
通过area参数来指定：
删除在读取的表格中我们不需要的字段信息
可以将得到的数据输出成不同格式的文件，以json格式为例：
我们可以看到
⑷ 如何用python进行数据分析
1、Python数据分析流程及学习路径
数据分析的流程概括起来主要是：读写、处理计算、分析建模和可视化四个部分。在不同的步骤中会用到不同的Python工具。每一步的主题也包含众多内容。
根据每个部分需要用到的工具，Python数据分析的学习路径如下：
相关推荐：《Python入门教程》
2、利用Python读写数据
Python读写数据，主要包括以下内容：
我们以一小段代码来看：
可见，仅需简短的两三行代码即可实现Python读入EXCEL文件。
3、利用Python处理和计算数据
在第一步和第二步，我们主要使用的是Python的工具库NumPy和pandas。其中，NumPy主要用于矢量化的科学计算，pandas主要用于表型数据处理。
4、利用Python分析建模
在分析和建模方面，主要包括Statsmdels和Scikit-learn两个库。
Statsmodels允许用户浏览数据，估计统计模型和执行统计测试。可以为不同类型的数据和每个估算器提供广泛的描述性统计，统计测试，绘图函数和结果统计列表。
Scikit-leran则是着名的机器学习库，可以迅速使用各类机器学习算法。
5、利用Python数据可视化
数据可视化是数据工作中的一项重要内容，它可以辅助分析也可以展示结果。
⑸ 如何利用python进行数据分析
近年来分析学在数据、网络、金融等领域获得了突出的地位。应用各种软件组合起来进行数据收集，数据管理，以及数据分析，得出的结论用作商业决策，业务需求分析等等。分析学用于研究一个产品的市场效应，银行的贷款决定，这些都只是分析学的冰山一角。它在大数据，安全，数字和软件分析等领域有很深远的影响，下面是Python在分析学中的主要作用的一个延续：
在这个信息过载的世界，只有那些可以利用解析数据的优势来得出见解的人会获益。Python对于大数据的解释和分析具有很重要的作用。分析公司开发的很多工具都是基于Python来约束大数据块。分析师们会发现Python并不难学，它是一个强有力的数据管理和业务支持的媒介。
使用单一的语言来处理数据有它的好处。如果你以前曾经使用过C++或者Java，那么对你来说，Python应该很简单。数据分析可以使用Python实现，有足够的Python库来支持数据分析。 Pandas是一个很好的数据分析工具，因为它的工具和结构很容易被用户掌握。对于大数据来说它无疑是一个最合适的选择。即使是在数据科学领域，Python也因为它的“开发人员友好性”而使其他语言相形见绌。一个数据科学家熟悉Python的可能性要比熟悉其他语言的可能性高得多。
除了Python在数据分析中那些很明显的优点(易学，大量的在线社区等等)之外，在数据科学中的广泛使用，以及我们今天看到的大多数基于网络的分析，是Python在数据分析领域得以广泛传播的主要原因。
不论是金融衍生品还时大数据分析，Python都发挥了重要的作用。就前者而言，Python能够很好地和其它系统，软件工具以及数据流结合在一起，当然也包括R。用Python来对大数据做图表效果更好，它在速度和帮助方面也一样可靠。有些公司使用Python进行预测分析和统计分析。
⑹ python如何对excel数据进行处理
在python语言中，可以使用xlrd和xlwt两个库操作excel。
在python语言中处理Excel的方法：
在python项目中，新建python文件，并依次导入xlrd和xlwt。
接着调用open_workbook()方法，打开一个excel文件
调用sheet_by_name()方法，读取文件的sheet页
如果是后面加了个s，sheet_names表示获取excel中所有的sheet页
利用sheets()方法加序号，可以获取某个sheet页对象
如果想要获取excel某个sheet页中记录的总数，使用nrows
在cell()中传入两个值，一个行一个列，然后value获取对应单元格的值
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