python数据处理
2023-02-06毕业论文python数据分析要学哪些东西
大家好，给大家分享一下python数据分析要学哪些东西，很多人还不知道这一点。下面详细解释一下。现在让我们来看看！
python数据分析的基本步骤
一、环境搭建
数据分析最常见的环境是Anaconda+Jupyter notebook。
二、导入包
2.1数据处理包导入
2.2画图包导入
2.3日期处理包导入
2.4jupyter notebook绘图设置。
三、读取数据
四、数据预览
1.数据集大小
2.查看随便几行或前几行或后几行。
3.查看数据类型
4.查看数据的数量、无重复值、平均值、最小值、最大值等。
5.查看字段名、类型、空值数为多少。
五、数据处理
把需要的字段挑选出来。
数据类型转换
日期段数据处理。
python为什么做数据分析好
究其原因，主要有以下几点：
①Python的语法简单，代码可读性高，易于上手，有利于初学者学习;当我们处理数据时，我们希望使数据数字化并将其转换为计算机可以操作的数字形式。我们可以直接使用一个行列表推导来完成，这非常简单。
②Python在数据分析和交互，探索性计算和数据可视化方面拥有非常成熟的库和活跃的社区，这使Python成为数据任务处理的重要解决方案。在数据处理和分析方面，Python具有numpy，pandas，Matplotlib，scikit-learn，IPython和其他出色的库和工具，尤其是pandas在数据处理方面具有绝对优势。
③Python具有很强的通用编程能力，这与别的编程语言不同。Python不仅在数据分析方面功能强大，而且在爬虫，web，运维甚至游戏等领域也发挥着非常重要的作用。公司只需一项技术即可完成所有服务，这有利于业务整合并可以提高工作效率。
④Python是人工智能的首选编程语言。在人工智能时代，Python已成为最受欢迎的编程语言。得益于Python语法简洁，丰富的库和社区，大多数深度学习框架都优先支持Python语言。