python进行数据预处理

㈠ 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。

㈡ Python中操作Excel最好用的模块是

Python中的模块也称为库，在Python中操作Excel的模块有很多。

优缺点如下：

**1、Pandas模块**

Pandas是Python的一一个开源数据分析模块，可用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能，可以说它是日前Python数据分析的必备工具之一。Pandas能够处理类似电子表格的数据，用于数据快速加载、操作、对齐、合并、数据预处理等。

Pandas通过对Excel文件的读写实现数据输入、输出，Pandas支持.xls和.xlsx格式文件的读写，支持只加载每个表的单一工作页。

import pandas as pd

df=pd.read_excel(r'E:ban.xlsx') #pandas 导入库获取excel表的数据内容

df`

**2、xlwings模块**

xlwings模块可以实现Python中调用Excel，也可以从Excel调用Python，这个模块支持支持.xls和.xlsx格式文件的读写，支持对这类文件的操作，还支持使用VBA，具有强大的转换功能，并且可以处理大部分数据类型。

**3、Xlrd模块**

xlrd模块可以读取Excel文件，其对Excel文件的读取可以实现比较精细的控制。虽然现在使用Pandas模块读取和保存Excel文件往往更加方便快捷，但在某些场景下，依然需要xlrd这种更底层的模块来实现对Excel文件读取的控制。

xlrd模块支持.xls、.xlsx格式文件的读取，但不支持写信息。

**4、xlwt模块**

前面xlrd模块可以读取Excel文件，但不能写。而xlwt模块可以写、可以修改Excel文件，但不能读，且只支持.xls格式文件的写操作。

**5、xlutils模块**

xlutils也是一个处理Excel文件的模块，但它不能对Excel文件进行读和写的操作，但依赖于xlrd模块和xlwt模块。xlutils模块支持.xls格式文件，不支持.xlsx格式文件。

**6、openpyxl模块**

openpyxl模块可以对.xlsx格式的Excel文件进行读写操作，特点是读取快、写入慢，且不能操作.xls格式文件。

**7、xlsxwriter模块**

xlsxwriter模块支持多种Excel功能，可以写.xlsx格式的Excel文件，而且速度快、占用内存空间小，但不支持读或者修改现有的Excel文件。

**8、win32com模块**

win32com模块支持.xls、.xlsx格式的Excel文件的读、写和修改，读写速度快。但win32com模块存在于pywin32的模块中，自身没有完善的文档，使用起来不太方便。

**9、分析总结**

Pandas模块把Excel当作数据读写的容器，为其强大的数据分析服务，因此读写性能的表现中规中矩。xlwings和win32com这两个模块都拥有很好的读写性能，强大的转换器可以处理大部分数据类型，同时，可以在程序运行时，在打开的Excel文件中进行实时操作，实现过程的可视化。另外，xlwings模块的数据结构转换器使其可以快速地为Excel文件添加二维数据结构，而不需要在Excel文件中重定位数据的行和列，因此笔者认为，从读写的便捷性来看，xlwings模块比较好用一些。

㈢ python数据分析干什么

随着大数据时代的来临和Python编程语言的火爆，Python数据分析早已成为现在职场人的必备核心技能。
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。
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。
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。
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。
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。
希望可以帮到你

㈣ Python Keras导入训练集验证集测试集，并进行数据预处理

import os

import numpy as np

from tqdm import tqdm #进度条

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') ) #图片数量

x_train = np.zeros( (num_train, img_size, img_size, 3), dtype=np.uint8) #训练集

y_train = np.zeros( (num_train,), dtype=np.uint8) #训练集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) #图片预处理

待解决问题： 如何输入？？

㈤ python可以做数据分析，好处是什么呢怎么学习

链接：https://pan..com/s/1FJZAznKSbwv-X52AM7uSfg

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

.....

㈥ python数据分析可以做什么工作

现在互联网发展迅速，众多行业巨头，都已经转投到人工智能领域，而人工智能的首选编程语言就是python，所以学好Python能够从事的工作还是很多的，而且前景非常不错。

学完python可以应用于以下领域：

①Web 和 Internet开发

②科学计算和统计

③人工智能

④桌面界面开发

⑤软件开发

⑥后端开发

⑦网络爬虫

可以从事的岗位也很多，比如Python爬虫工程师，大数据工程师等等！

互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。