python看空值函数 python的空值

python数据分析是干什么的

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

类型（推荐学习：Python视频教程）

在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。

定性数据分析又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据（或者说资料）的分析

建议大家使用python进行数据分析，原因有以下四点：

python语言非常的简单、易学，适合初学者作为入门语言

Python的语法简单，代码可读性高，容易入门，有利于初学者学习。举个例子，假如我们在处理数据的时候，希望把用户性别数据数值化，也就是变成计算机可以运算的数字形式，我们可以直接用一行列表推导式完成，十分的简洁，

python拥有强大的通用编程能力

不同于R或者matlab，python不仅在数据分析方面能力强大，在爬虫、web、自动化运维甚至游戏等等很多领域都有广泛的应用。这就使公司使用一种技术完成全部服务成为可能，有利于各个技术组之间的业务融合。比如，我们用python的爬虫框架scrapy爬取数据，然后交给pandas做数据处理，最后使用python的web框架django给用户作展示，这一系列任务可以全部用python完成，能大大提高公司的技术效率。

Python拥有一个巨大而活跃的科学计算社区

Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都有非常成熟的库和活跃的社区，使python成为数据处理任务重要解决方案。在科学计算方面，python拥有numpy、pandas、matplotpb、scikit-learn、ipython等等一系列非常优秀的库和工具，特别是pandas在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势，正在成为各行业数据处理任务的首选库。

python是人工智能时代的通用语言

在人工智能火热的今天，python已经成为了最受欢迎的编程语言。得益于python的简洁、丰富的库和社区，大部分深度学习框架都优先支持python语言编程，比如当今最火热的深度学习框架tensorflow，它虽然是C++编写的，但对python语言支持最好。

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相关问答

Q1: python的基本数据类型有哪些

python基本内置数据类型有哪些

一些基本数据类型，比如：整型（数字）、字符串、元组、列表、字典和布尔类型。

随着学习进度的加深，大家还会接触到更多更有趣的数据类型，python初学者入门时先了解这几种类型就可以了。

基本内置数据类型对应符号

1）整型——int——数字

python有5种数字类型，最常见的就是整型int。例如：1234、-1234

2）布尔型——bool——用符号==表示

布尔型是一种比较特殊的python数字类型，它只有True和False两种值，它主要用来比较和判断，所得结果叫做布尔值。例如：3==3

给出True，3==5给出False

3）字符串——str——用'

'或"

"表示

例如：''或者"hello"

4）列表——list——用[

]符号表示

例如：[1,2,3,4]

5）元组——tuple——用(

)符号表示

例如：（'d',300）

6）字典——dict——用{

}符号表示

例如：｛'name':'coco','country':'china'｝

Q2: python怎么查看函数有什么参数

Python中查看函数参数有四种方式：

1. F(arg1,arg2,…)

这是最常见的定义方式，一个函数可以定义任意个参数，每个参数间用逗号分割，用这种方式定义的函数在调用的的时候也必须在函数名后的小括号里提供个数相等的值（实际参数），而且顺序必须相同，也就是说在这种调用方式中，形参和实参的个数必须一致，而且必须一一对应，也就是说第一个形参对应这第一个实参。例如：

代码如下:

def a(x,y):print x,y

调用该函数，a(1,2)则x取1，y取2，形参与实参相对应，如果a(1)或者a(1,2,3)则会报错。

2. F(arg1,arg2=value2,…)

这种方式就是第一种的改进版，提供了默认值，例如：

代码如下:

def a(x,y=3):print x,y

调用该函数，a(1,2)同样还是x取1，y取2，但是如果a(1)，则不会报错了，这个时候x还是1，y则为默认的3。上面这俩种方式，还可以更换参数位置，比如a(y=4,x=3)用这种形式也是可以的。

3. F(*arg1)

上面两种方式是有多少个形参，就传进去多少个实参，但有时候会不确定有多少个参数，则此时第三种方式就比较有用，它以一个*加上形参名的方式来表示这个函数的实参个数不定，可能为0个也可能为n个。注意一点是，不管有多少个，在函数内部都被存放在以形参名为标识符的元组中。

代码如下:

def a(*x):print x

a(1,2,3)

(1, 2, 3)

a(x=1,y=2,z=3)

Traceback (most recent call last):

File "stdin", line 1, in module

TypeError: a() got an unexpected keyword argument 'x'

4. F(**arg1)

形参名前加两个*表示，参数在函数内部将被存放在以形式名为标识符的dictionary中，这时调用函数的方法则需要采用arg1=value1,arg2=value2这样的形式。

代码如下:

def a(**x):print x

a(x=1,y=2,z=3)

{'y': 2, 'x': 1, 'z': 3} #存放在字典中

a(1,2,3) #这种调用则报错

Traceback (most recent call last):

File "stdin", line 1, in module

TypeError: a() takes exactly 0 arguments (3 given)

Q3: python数据分析使用的数据

1、对数据进行排序df.sort_values()

#读取数据

titanic_survival=pd.read_csv(r"C:Userspythonwandata_minepython_pandas itanic_train.csv")

#用sort_values()函数对指定列排序，默认升序排序，inplace=True表示在原来的df上排序titanic_survival.sort_values(("Age"),inplace=Tru

2、缺失值判断及统计pandas.isnull()、pandas.isnull

空值统计方法一：df.isnull().sum()：

#当不指定具体列时，统计整个df的缺失值个数

titanic_survival['Age'].isnull().sum()

通过len()函数统计缺失值

3、缺失值处理

处理缺失值可以分为两类：删除缺失值和缺失值插补。而缺失值插补又分为以下几种：

均值/中位数/众数插补

使用固定值（将缺失值的属性用一个常量代替）

最近邻插补（在记录中找到与缺失值样本最接近的样本的该属性插补）

回归方法（对带有缺失值的变量，根据已有数据和与其有关的其他变量建立拟合模型来预测缺失值）

插值法（利用已知点建立合适的插值函数f(x),未知值由对应点xi求出来近似代替）

下面，我们主要讨论删除缺失值，学习一些pandas缺失值删除的操作。

1）df.dropna(),舍弃含有任意缺失值的行

#等价于titanic_survival.dropna(axis=0) axis=0表示删除行，axis=1表示删除列

dropall=titanic_survival.dropna()

删除含任意空值的行

2）df.dropna()函数删除某个列中含有空值的行

现在这个数据中age、cabin、embarked都有缺失值，如果我们直接使用df.dropna()会删除掉这三列中都有空值的所有行，但是我们希望只删除age列中有空值的数据，那该如何处理呢？

直接使用df.dropna(subset=['column_list'])

drop_age_null=titanic_survival.dropna(subset=["Age"])

删除指定列中含有缺失值的行

pandas自定义函数

Q4: python count的函数用法是什么？

以下代码的功能是 统计列表中重复项的出现次数

这里面就用到了 count() 函数

mylist = ['apple', 'banana', 'grape', 'banana', 'apple', 'grape', 'grape']

myset = set(mylist)

for item in myset:

print("the %s has been found %d times" % (item, mylist.count(item)))

函数COUNT在计数时，将把数值型的数字计算进去；但是错误值、空值、逻辑值、日期、文字则被忽略。

如果参数是一个数组或引用，那么只统计数组或引用中的数字；数组中或引用的空单元格、逻辑值、文字或错误值都将忽略。如果要统计逻辑值、文字或错误值，请使用函数COUNTA（COUNTIF按EXCEL的说明也行，但常出毛病）。

排序过程

假设输入的线性表L的长度为n，L=L1,L2,..,Ln；线性表的元素属于有限偏序集S，|S|=k且k=O(n)，S={S1,S2,..Sk}；则计数排序可以描述如下：

1、扫描整个集合S，对每一个Si∈S，找到在线性表L中小于等于Si的元素的个数T(Si)；

2、扫描整个线性表L，对L中的每一个元素Li，将Li放在输出线性表的第T(Li)个位置上，并将T(Li)减1。

以上内容参考：百度百科-计数排序

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