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loc函数python loc函数列和值都是用数字索引

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怎样用 Python 进行数据分析？做数据分析，首先你要知道有哪些数据分析的方法，然后才是用Python去调用这些方法
那Python有哪些库类是能做数据分析的，很多，pandas，sklearn等等
所以你首先要装一个anaconda套件 ， 它包含了几乎所有的Python数据分析工具，
之后再学怎么分析 。
python数据分析可以做什么工作现在互联网发展迅速，众多行业巨头 ， 都已经转投到人工智能领域，而人工智能的首选编程语言就是python，所以学好Python能够从事的工作还是很多的，而且前景非常不错 。
学完python可以应用于以下领域：
①Web 和 Internet开发
②科学计算和统计
③人工智能
④桌面界面开发
⑤软件开发
⑥后端开发
⑦网络爬虫
可以从事的岗位也很多，比如Python爬虫工程师，大数据工程师等等！
互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习 。
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校 ， 好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下 。
祝你学有所成 ， 望采纳 。
python数据分析干什么第一、检查数据表
Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数以及列数 。你可以使用info函数来查看数据表的整体信息，使用dtype函数来返回数据格式;lsnull是Python中检验空值的函数，可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一行进行空值检查，返回的结构是逻辑值，包含空值返回true，不包含则返回false 。
【loc函数python loc函数列和值都是用数字索引】第二、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;Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是astype函数，用来更改数据格式 ， Rename是更改列名称的函数，drop_duplicates函数删除重复值，replace函数实现数据替换 。
第三、数据提取
进行数据提取时 ， 主要使用三个函数：loc、iloc以及ix 。Loc函数按标签进行提取，iloc按位置进行提取 ， ix可以同时按照标签和位置进行提取 。除了按标签和位置提取数据之外，还可以按照具体的条件进行提取，比如使用loc和isin两个函数配合使用 。
第四、数据筛选
Python数据分析还可以进行数据筛?。琍ython中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和count函数还能实现Excel中sumif和countif函数的功能 。使用的主要函数是groupby和pivot_table;groupby是进行分类汇总的函数，使用方法比较简单，groupby按列名称出现的顺序进行分组 。
Python 基本操作- 数据选取loc、iloc、ix函数 loc中的数据是列名，是字符串，所以前后都要?。籭loc中数据是int整型，所以是Python默认的前闭后开
构建数据集df
loc函数主要通过行标签索引行数据 ，划重点，标签！标签！标签！
loc[1]选择行标签是1的（从0、1、2、3这几个行标签中）
loc[0:1] 和 loc[0,1]的区别 ， 其实最重要的是loc[0:1]和iloc[0:1]
索引某一列数据，loc[:,0:1] ， 还是标签，注意，如果列标签是个字符，比如'a'，loc['a']是不行的，必须为loc[: ， 'a'] 。
但如果行标签是'a',选取这一行，用loc['a']是可以的 。
iloc 主要是通过行号获取行数据，划重点 ， 序号！序号！序号！
iloc[0:1]，由于Python默认是前闭后开，所以 ， 这个选择的只有第一行！
如果想用标签索引，如iloc['a']，就会报错，它只支持int型 。
ix——结合前两种的混合索引 ， 即可以是行序号，也可以是行标签 。
如选择prize10(prize为一个标签)的，即 df.loc[df.prize10]
还有并或等操作
python选取特定列——pandas的iloc和loc以及icol使用
pandas入门——loc与iloc函数
pandas中loc、iloc、ix的区别
pandas基础之按行取数（DataFrame）
loc函数python的介绍就聊到这里吧 ， 感谢你花时间阅读本站内容，更多关于loc函数列和值都是用数字索引、loc函数python的信息别忘了在本站进行查找喔 。

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