如何使用Python分析大資料

Python資料分析 你好親愛的，！<

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。

5. 資料過濾總結 Python 使用帶有過濾條件的 loc 函式來完成過濾功能，sum 和 count 函式也可以實現 excel 中 sumif 和 countif 函式的功能。 python中使用的主要函式是groupby和pivot是用於分類和彙總的函式，使用方法很簡單，可以指定要分組的列名，也可以同時指定多個列名，groupby根據列名出現的順序分組。 希望對你有所幫助！