10个python数据分析实用技巧

3、 使用unique函数查看唯一值，使用Values函数用来查看数据表中的数值。 2、数据表清洗 Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。

2、 9、map Python通过许多内置功能支持函数式编程。 最有用的map() 功 能之一是函数――尤其是与lambda函数[11] 结合使用时。 在上面的示例中， map() 将一个简单的lambda函数应用于x.它返回一个映射对象，该对象可以转换为一些可迭代对象，例如 列表或元组。

1、 1. 选择Python：原因与入门 Python的简洁性和易读性，使得数据分析变得简单易学。 丰富的数据科学库，如Pandas、NumPy和Matplotlib，为数据处理和可视化提供强大支持。 2. Python基础与数据结构 列表（List）：动态且可变，灵活存储数据。 字符串（String）：不可变，处理文本数据的理想选择。