如何使用python計算資料

Python 是一種物件導向的直譯計算機程式語言。 它也是一種強大而完整的通用語言，已經發展了十餘年，成熟穩定。 Python 擁有指令碼語言中最豐富、最強大的庫，足以支援絕大多數日常應用程式。

Python 語法簡單明瞭，具有豐富而強大的類庫。 通常被昵稱為膠水語言，它可以輕鬆連線其他語言（尤其是C++）製作的各種模組。

本課程將從Python的基本使用開始，一步一步講解，從ETL到各種資料分析方法的使用，並舉例說明，以便學生從中學習。

課程目錄：Python 基礎知識。

Python 概述 - Python 的基本介紹、安裝和基本語法、變數型別和運算子。

了解Python程序控制——條件、迴圈等語句常用函式——函式的定義和用法，以及主要內建函式的介紹。

你好，親愛的！ 我們很樂意為您解答。 Python 資料分析 A：

隨著大資料時代的到來和Python程式語言的普及，Python資料分析早已成為職場人士必備的核心技能。 那麼python資料分析可以做什麼呢？ 簡單來說，可以做很多事情，比如檢查資料表、清理資料表、資料預處理、資料提取、資料過濾彙總等。

讓我為您詳細解釋這些用途。 1. 檢視資料表 Python 使用 shape 函式檢視資料表的維度，即行數和列數。 您可以使用 info 函式檢視資料表的整體資訊，使用 dtypes 函式返回資料格式。

Inull 是 Python 中乙個檢查 null 值的函式，可以檢視整個資料表，也可以檢視單列的 null 值，返回的結果是乙個邏輯值，包括 null 值和返回 false。 使用unique函式檢視唯一值，使用values函式檢視資料表中的數值。 2. 資料表清洗python中處理null值的方法更加靈活，可以使用dropna函式刪除資料表中包含null值的資料，也可以使用fillna函式填充null值。

在 Python 中，dtype 是檢視資料格式的函式，對應的函式是 astype 函式來更改資料格式，rename 是更改列名的函式，drop duplicates 函式是刪除重複值，replace 函式實現資料替換。 3、資料預處理資料預處理是對清理後的資料進行整理，以便後期統計分析，主要包括資料表的合併、排序、數值列、資料分組和標註等。 在 Python 中，可以使用 merge 函式以內部方式合併兩個資料表，也有 left、right 和 outer 方法。

使用 ort values 函式和 sort index 函式完成排序，使用 where 函式完成資料分組，使用 split 函式實現列。 4、資料抽取主要使用LOC、ILOC和IX三種功能，其中LOC功能按標籤值提取，ILOC按位置提取，IX可同時按標籤和位置提取。

除了按標籤和位置提公升資料外，還可以根據特定條件使用特定條件提取資料，例如結合使用 loc 和 isin 函式根據指定條件提取資料。

隨著網際網絡的不斷發展，資料分析已經成為指導我們工作方向的主要依據之一，今天我們就來看看它，比如租賃如何使用python程式設計開發進行資料分析，下面計算機培訓就從今天的主要內容開始。

為什麼要學習python進行資料分析？

Python 作為一種用於資料分析的語言最近引起了很多人的興趣。 我之前學習過 python 的基礎知識。 以下是學習 Python 的一些原因：

開源 - 免費安裝。

簡單易學。 可以成為資料科學和基於 Web 的分析產品生成的通用語言。

毋庸置疑，它也有一些缺點：

它是一種解釋型語言，而不是一種編譯語言，因此它可能會占用更多的 CPU 時間。 但是，考慮到程式設計師節省的時間（由於易於學習），它仍然是乙個不錯的選擇。

這是 Python 中最具爭議的話題之一。 你一定會遇到它，特別是如果你是初學者。 這裡沒有正確或錯誤的選擇。

這完全取決於情況和您的需求。 我會盡力給你一些建議，幫助你做出明智的選擇。

為什麼？ 很棒的社群支援！ 這是你早年需要的東西。 Python 2 於 2000 年底發布，已經使用了超過 15 年。

三方庫太多了！ 雖然許多庫都提供支援，但仍有許多模組僅適用於版本。 如果您打算將 Python 用於特定應用程式，例如嚴重依賴外部模組的 Web 開發，那麼使用它可能會更好。