怎样用python快速入门数据分析

⒈python可以做数据分析，好处是什么呢？怎么学习？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。 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。
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。 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_duplicates函数删除重复值，replace函数实现数据替换。
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。 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。
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。 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。
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。 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。

⒉Python数据分析怎么入门?一、数据获取Python具有灵活易用，方便读写的特点，其可以非常方便地调用数据库和本地的数据，同时，Python也是当下网络爬虫的首选工具。 Scrapy爬虫，Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。 Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。
二、数据整理NumPy提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。 专为进行严格的数字处理而产生。 多为很多大型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：LawrenceLivermore，NASA用其处理一些本来使用C++，Fortran或Matlab等所做的任务。 PandasPandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。 pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。 你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
三、建模分析Scikit-learn从事数据分析建模必学的包，提供及汇总了当前数据分析领域常见的算法及解决问题，如分类问题、回归问题、聚类问题、降维、模型选择、特征工程。 四、数据可视化如果在Python中看可视化，你可能会想到Matplotlib。 除此之外，Seaborn是一个类似的包，这是用于统计可视化的包。
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