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dropna，python畫直方圖會排除NaN的值么類似下圖數(shù)據(jù)

來源：整理時間：2024-11-20 17:41:59 編輯：智能門戶手機版

1，python畫直方圖會排除NaN的值么類似下圖數(shù)據(jù)

使用matplotlib.pyplot.hist()。

先用pandas處理一下，dropna或者fillna方法，然后再畫圖

python畫直方圖會排除NaN的值么類似下圖數(shù)據(jù)

2，python dataframe怎么交換各行行的值

pandas是python環(huán)境下最有名的數(shù)據(jù)統(tǒng)計包，而DataFrame翻譯為數(shù)據(jù)框，是一種數(shù)據(jù)組織方式，這么說你可能無法從感性上認識它，舉個例子，你大概用過Excel，而它也是一種數(shù)據(jù)組織和呈現(xiàn)的方式，簡單說就是表格，而在在pandas中用DataFrame組織數(shù)據(jù).

python dataframe怎么交換各行行的值

3，python數(shù)據(jù)分析有什么用

原發(fā)布者:最佳男主角之星數(shù)據(jù)分析有什么作用？很多人會問數(shù)據(jù)分析是干什么？有什么作用呢？下面就來看看西線學院是怎么看待數(shù)據(jù)分析的作用。數(shù)據(jù)分析的作用單純的談數(shù)據(jù)分析的作用其實意義并不大，所以在談論作用之前我們首先的考慮是受眾對象，比如對個人而言，因為身體傳感設備，讓我們的日常鍛煉、身體素質等各項指標都得以數(shù)據(jù)化，最終完成個人身體和生活習性的自我量化，進而改進調(diào)節(jié)個人日常生活規(guī)律，讓我們更好的生活。而對于企業(yè)而言，數(shù)據(jù)分析的作用則主要體現(xiàn)在三大領域：一是對業(yè)務的改進優(yōu)化；二是幫助業(yè)務發(fā)現(xiàn)機會；三是創(chuàng)造新的商業(yè)價值。改進優(yōu)化業(yè)務方面，通俗的說就是讓業(yè)務變得更好。讓業(yè)務變得更好對企業(yè)而言主要體現(xiàn)在兩大方面：一是對企業(yè)用戶體驗的改進方面，優(yōu)化原有業(yè)務流程，為用戶提供更好的用戶體驗。二是體現(xiàn)在對企業(yè)資源的合理化分配利用上，更合理的優(yōu)化配置企業(yè)資源，進而達到效益最大化的目的。例如我們企業(yè)日常運營中的廣告投放以及內(nèi)部廣告資源分配優(yōu)化等就屬于此范疇，一方面利用精準化廣告投放，提高廣告投放效率，另一方面根據(jù)廣告引流客戶量的大小做好企業(yè)資源分配，進而提高用戶體驗，提升用戶留存率。幫助業(yè)務發(fā)現(xiàn)機會主要是利用數(shù)據(jù)查找發(fā)現(xiàn)人們思維上的盲點，進而發(fā)現(xiàn)新的業(yè)務機會的過程。創(chuàng)造新的商業(yè)價值模式方面，主要是在數(shù)據(jù)價值的基礎上形成新的商業(yè)模式，將數(shù)據(jù)價值直接轉化為金錢模式或離金錢更近的過程。例如騰訊、阿里巴巴等企業(yè)就利用其擁有廣泛用戶數(shù)據(jù)的基

隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨和Python編程語言的火爆，Python數(shù)據(jù)分析早已成為現(xiàn)在職場人的必備核心技能。那么利用Python數(shù)據(jù)分析可以做什么呢？簡單來說，可以做到的內(nèi)容有很多，比如檢查數(shù)據(jù)表、數(shù)據(jù)表清洗、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)提取和數(shù)據(jù)篩選匯總等等。下面來為大家詳細講解一下這些用處。1、檢查數(shù)據(jù)表Python中使用shape函數(shù)來查看數(shù)據(jù)表的維度，也就是行數(shù)和列數(shù)。你可以使用info函數(shù)查看數(shù)據(jù)表的整體信息，使用dtypes函數(shù)來返回數(shù)據(jù)格式。Isnull是Python中檢驗空值的函數(shù)，你可以對整個數(shù)據(jù)表進行檢查，也可以單獨對某一列進行空值檢查，返回的結果是邏輯值，包含空值返回True，不包含則返回False。使用unique函數(shù)查看唯一值，使用Values函數(shù)用來查看數(shù)據(jù)表中的數(shù)值。2、數(shù)據(jù)表清洗Python中處理空值的方法比較靈活，可以使用Dropna函數(shù)用來刪除數(shù)據(jù)表中包含空值的數(shù)據(jù)，也可以使用fillna函數(shù)對空值進行填充。Python中dtype是查看數(shù)據(jù)格式的函數(shù)，與之對應的是astype函數(shù)，用來更改數(shù)據(jù)格式，Rename是更改列名稱的函數(shù)，drop_duplicates函數(shù)刪除重復值，replace函數(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)替換。3、數(shù)據(jù)預處理數(shù)據(jù)預處理是對清洗完的數(shù)據(jù)進行整理以便后期的統(tǒng)計和分析工作，主要包括數(shù)據(jù)表的合并、排序、數(shù)值分列、數(shù)據(jù)分組及標記等工作。在Python中可以使用merge函數(shù)對兩個數(shù)據(jù)表進行合并，合并的方式為inner，此外還有l(wèi)eft、right和outer方式。使用ort_values函數(shù)和sort_index函數(shù)完成排序，使用where函數(shù)完成數(shù)據(jù)分組，使用split函數(shù)實現(xiàn)分列。4、數(shù)據(jù)提取主要是使用三個函數(shù)：loc、iloc和ix，其中l(wèi)oc函數(shù)按標簽值進行提取，iloc按位置進行提取，ix可以同時按標簽和位置進行提取。除了按標簽和位置提起數(shù)據(jù)以外，還可以按具體的條件進行數(shù)據(jù)，比如使用loc和isin兩個函數(shù)配合使用，按指定條件對數(shù)據(jù)進行提取。5、數(shù)據(jù)篩選匯總Python中使用loc函數(shù)配合篩選條件來完成篩選功能，配合sum和 count函數(shù)還能實現(xiàn)excel中sumif和countif函數(shù)的功能。Python中使用的主要函數(shù)是groupby和pivot_table。groupby是進行分類匯總的函數(shù)，使用方法很簡單，制定要分組的列名稱就可以，也可以同時制定多個列名稱，groupby 按列名稱出現(xiàn)的順序進行分組。以上就是總結的利用Python數(shù)據(jù)分析的用處，大家都記住了嗎？既然學習Python數(shù)據(jù)分析的用處這么多，大家趕緊學習來吧！相信對大家未來的學習和工作，都會有不小的幫助。

不同行業(yè)會有不同的應用，比如營銷數(shù)據(jù)的分析，可以指導營銷策略、一些電子元件的測試數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)自動化質檢、又或是科研相關數(shù)據(jù)的分析。

1、為什么用python做數(shù)據(jù)分析首先因為python可以輕松地集成c、c++、fortran代碼，一些底層用c寫的算法封裝在python包里后性能非常高效。并且python與ruby都有大量的web框架，因此用于網(wǎng)站的建設，另一方面?zhèn)€人覺得因為python作為解釋性語言相對編譯型語言更為簡單，可以通過簡單的腳本處理大量的數(shù)據(jù)。而組織內(nèi)部統(tǒng)一使用的語言將大大提高工作效率。 2、為什么用r做數(shù)據(jù)分析 r的優(yōu)勢在于有包羅萬象的統(tǒng)計函數(shù)可以調(diào)用，特別是在時間序列分析方面（主要用在金融分析與趨勢預測）無論是經(jīng)典還是前沿的方法都有相應的包直接使用；相比python在這方面貧乏不少。另外r語言具有強大的可視化功能，一個散點圖箱線圖可以用一條程序搞定，相比excel更加簡單。在使用環(huán)境方面，sas在企業(yè)、政府及軍事機構使用較多，因其權威認證；spss、r大多用于科研機構，企業(yè)級應用方面已有大量的商業(yè)化r軟件，同時可結合（具體怎么結合，尚未搞明白）hadoop進行數(shù)據(jù)挖掘。