如何使用 Python 分析大資料

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。

1、使用excel進行簡單的描述性統計分析，每次資料變化都需要重新操作。 但是，用 Python 編寫流程的每一步都非常方便，統一的語言帶來了統一的錄製方法。 Python 通過呼叫模組來處理此資料並生成報告來處理 Excel。

與 Excel 相比，Python 能夠處理更大的資料集; 自動化分析更容易; 構建複雜的機器學習模型相對容易。

2.使用python**快速呼叫資料，計算需求，並記錄流程的每個步驟，以便於修改。 如果想製作各種好看的圖表，可以使用python視覺化工具，幾行，省時省力，還具有互動功能。 如果需要調整，只需修改**即可，因此不必費心重繪。

3、與SPSS相比，SPSS是一款統計軟體，只適用於科研領域的實驗資料分析，不適合偏向於實際應用場景的資料分析; 另一方面，Python 能夠處理複雜的資料邏輯，因此在這些場景中使用它是有利的。