python數據分析干什么

第一、檢查數據表

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Python中使用shape函數來查看數據表的維度，也就是行數以及列數。你可以使用info函數來查看數據表的整體信息，使用dtype函數來返回數據格式;lsnull是Python中檢驗空值的函數，可以對整個數據表進行檢查，也可以單獨對某一行進行空值檢查，返回的結構是邏輯值，包含空值返回true，不包含則返回false。

第二、數據清洗

Python可以進行數據清洗，Python中處理空值的方法比較靈活，可以使用Dropna函數用來刪除數據表中包含空值的數據，也可以使用fillna函數對空值進行填充;Python中dtype是查看數據格式的函數，與之對應的是astype函數，用來更改數據格式，Rename是更改列名稱的函數，drop_duplicates函數刪除重復值，replace函數實現數據替換。

第三、數據提取

進行數據提取時，主要使用三個函數：loc、iloc以及ix。Loc函數按標簽進行提取，iloc按位置進行提取，ix可以同時按照標簽和位置進行提取。除了按標簽和位置提取數據之外，還可以按照具體的條件進行提取，比如使用loc和isin兩個函數配合使用。

第四、數據篩選

Python數據分析還可以進行數據篩選，Python中使用loc函數配合篩選條件來完成篩選功能，配合sum和count函數還能實現Excel中sumif和countif函數的功能。使用的主要函數是groupby和pivot_table;groupby是進行分類匯總的函數，使用方法比較簡單，groupby按列名稱出現的順序進行分組。

Python 基本操作- 數據選取loc、iloc、ix函數

loc中的數據是列名，是字符串，所以前后都要取；iloc中數據是int整型，所以是Python默認的前閉后開

構建數據集df

loc函數主要通過行標簽索引行數據 ，劃重點， 標簽！標簽！標簽！

loc[1] 選擇行標簽是1的（從0、1、2、3這幾個行標簽中）

loc[0:1] 和 loc[0,1]的區(qū)別，其實最重要的是loc[0:1]和iloc[0:1]

索引某一列數據，loc[:,0:1]，還是標簽，注意，如果列標簽是個字符，比如'a'，loc['a']是不行的，必須為loc[:，'a']。

但如果行標簽是'a',選取這一行，用loc['a']是可以的。

iloc 主要是通過行號獲取行數據，劃重點，序號！序號！序號！

iloc[0:1]，由于Python默認是前閉后開，所以，這個選擇的只有第一行！

如果想用標簽索引，如iloc['a']，就會報錯，它只支持int型。

ix——結合前兩種的混合索引，即可以是行序號，也可以是行標簽。

如選擇prize10(prize為一個標簽)的，即 df.loc[df.prize10]

還有并或等操作

python選取特定列——pandas的iloc和loc以及icol使用

pandas入門——loc與iloc函數

pandas中l(wèi)oc、iloc、ix的區(qū)別

pandas基礎之按行取數（DataFrame）

如何提取Python數據

首先是準備工作，導入需要使用的庫，讀取并創(chuàng)建數據表取名為loandata。

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import numpy as np

import pandas as pd

loandata=pd.DataFrame(pd.read_excel('loan_data.xlsx'))

設置索引字段

在開始提取數據前，先將member_id列設置為索引字段。然后開始提取數據。

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Loandata = loandata.set_index('member_id')

按行提取信息

第一步是按行提取數據，例如提取某個用戶的信息。下面使用ix函數對member_id為1303503的用戶信息進行了提取。

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loandata.ix[1303503]

按列提取信息

第二步是按列提取數據，例如提取用戶工作年限列的所有信息，下面是具體的代碼和提取結果，顯示了所有用戶的工作年齡信息。

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loandata.ix[:,'emp_length']

按行與列提取信息

第三步是按行和列提取信息，把前面兩部的查詢條件放在一起，查詢特定用戶的特定信息，下面是查詢member_id為1303503的用戶的emp_length信息。

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loandata.ix[1303503,'emp_length']

在前面的基礎上繼續(xù)增加條件，增加一行同時查詢兩個特定用戶的貸款金額信息。具體代碼和查詢結果如下。結果中分別列出了兩個用戶的代碼金額。

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loandata.ix[[1303503,1298717],'loan_amnt']

在前面的代碼后增加sum函數，對結果進行求和，同樣是查詢兩個特定用戶的貸款進行，下面的結果中直接給出了貸款金額的匯總值。

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loandata.ix[[1303503,1298717],'loan_amnt'].sum()

除了增加行的查詢條件以外，還可以增加列的查詢條件，下面的代碼中查詢了一個特定用戶的貸款金額和年收入情況，結果中分別顯示了這兩個字段的結果。

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loandata.ix[1303503,['loan_amnt','annual_inc']]

多個列的查詢也可以進行求和計算，在前面的代碼后增加sum函數，對這個用戶的貸款金額和年收入兩個字段求和，并顯示出結果。

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loandata.ix[1303503,['loan_amnt','annual_inc']].sum()

網頁名稱：ix函數python的簡單介紹
轉載來于：http://jinyejixie.com/article48/doscehp.html

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