python数据分析统计实例

2、 数据分析基本过程包括：获取数据、数据清洗、构建模型、数据可化以及消费趋势分析。 数据准备 数据是存在Excel中的，可以使用pandas的Excel文件读取函数将数据读取到内存中，这里需要注意的是文件名和Excel中的sheet页的名字。 读取完数据后可以对数据进行预览和查看一些基本信息。

3、 Python中使用shape函数来查看数据表的维度,也就是行数和列数。 你可以使用info函数查看数据表的整体信息,使用dtypes函数来返回数据格式。 Isnull是Python中检验空值的函数,你可以对整个数据表进行检查,也可以单独对某一列进行空值检查,返回的结果是逻辑值,包含空值返回True,不包含则返回False。

4、 安装基础开发工具：避免使用误导教程，直接进行安装。 执行命令：configure → make → make altinstall下载并安装相关依赖：步骤3.5.2Python3.4的安装与确认：确保安装至/usr/local/bin/并检查是否安装成功。 Easy_Install、Pip、Virtualenv及Virtualenvwrapper安装：依次安装并理解其作用。

1、 [  通常情况下，我们会按照结构模型把系统产生的数据分为三种类型：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。 结构化数据，即行数据，是存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。 最常见的就是数字数据和文本数据，它们可以某种标准格式存在于文件或记录的固定字段中。 相对应的，没有固定结构不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据，包括所有格式的办公文档、文本、、XML、HTML、各类报表、图像和/信息等等。