python财务数据分析

一、python如何做数据分析

使用Python进行数据分析时，大致流程如下：

1.数据获取

可以通过SQL查询语句获取数据库中想要的数据。 Python已经有连接sqlserver、mysql、oracle等主流数据库的接口包，如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。

2.数据存储

企业中的数据存储是通过MySQL等数据库来存储和管理的，对于非结构化数据的存储可以使用MongoDB。 对于使用Python从网络捕获的数据，我们还可以使用pymysql包将其立即存储到MySQL中。

3.数据预处理/数据清洗

大多数情况下，原始数据存在格式不一致、异常值、缺失值等情况，不同项目的数据预处理步骤也不同。 对于Python中的数据清理，可以使用Numpy和Pandas两个工具库。

4.数据建模与分析

常见的数据掘模型包括：分类、聚类、回归等。 对于这些通用的算法模型，Python还有scikit-learn和tensorflow工具。 图书馆的支。

5.数据可化分析

在数据可化方面，Python中有Matplotlib、Seaborn、PyCharts等工具库。

二、python数据分析干什么首先查看数据表
使用Python中的shape函数查看数据表的维度，即行数和列数。 可以使用info函数查看数据表的一般信息，返回数据格式的dtype函数是Python中检查空值的函数。 您可以检查整个数据表的单个行是否有空值，返回的结构是逻辑值。 如果它包含空值，则返回true。
二、数据清洗
Python可以进行数据清洗Python中处理空值的方法比较灵活。 可以使用Dropna函数删除包含空值的数据，也可以使用Python中的fillna函数，dtype是显示数据格式的函数，相当于astype函数，用于改变数据格式中，Rename是更改列名称的函数。 其中，drop_duplicates函数删除重复值，replace函数实现数据替换。
三、数据提取
提取数据时，主要用到三个函数：loc、iloc、ix。 loc函数按标签提取，iloc按位置提取，ix可以同时按标签和位置提取。 除了按标签和位置提取数据外，还可以根据具体条件提取数据，例如结合使用loc和isin函数。
四、数据筛选
Python数据分析也可以进行数据筛选在Python中，loc函数与过滤条件配合使用来完成过滤功能还实现了Excel函数中的sumif和countif函数。 主要用到的函数是groupby，pivot_table是分类和聚合的函数。 使用方法按照列名出现的顺序比较简单。