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关于python函数也是数据的信息

IT技术函数

python可以做哪些数据分析1、检查数据表
【关于python函数也是数据的信息】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 。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 。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 。
3、数据预处理
数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组及标记等工作 。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，此外还有left、right和outer方式 。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序 ， 使用where函数完成数据分组，使用split函数实现分列 。
4、数据提取
主要是使用三个函数：loc、iloc和ix，其中loc函数按标签值进行提?。琲loc按位置进行提?。?ix可以同时按标签和位置进行提取 。除了按标签和位置提起数据以外，还可以按具体的条件进行数据，比如使用loc和isin两个函数配合使用，按指定条件对数据进行提取 。
5、数据筛选汇总
Python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 。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table 。groupby是进行分类汇总的函数 ， 使用方法很简单，制定要分组的列名称就可以 ， 也可以同时制定多个列名称，groupby 按列名称出现的顺序进行分组 。
python中提供的数据类型转换函数有哪些,作用是什么?作用就是把合理的数据转换为需要的类型 。int()整数python函数也是数据 ， float()浮点数，str()字符串，list()列表 ， tuple()元组，set()集合……
比如a='12'这个是字符串类型 ， 用int函数a=int(a)这时变量a就是整型 ， 字符串'12'变为python函数也是数据了整数12 。Python没有变量声明的要求，变量的属性在赋值时确定 ， 这样变量的类型就很灵活 。
有一种题目判断一个整数是否回文数，用字符串来处理就很简单
a=1234321#整数
if str(a)==str(a)[::-1]:#借助字符串反转比较就可以确定是否回文数 。
还比如元组b=(1,3,2,4)，元组是不可以更新删除排序成员的，但是列表是可以的，通过列表函数进行转换来实现元组的更新删除和排序 。
b=(1,3,2,4)
b=list(b)
b.sort()
b=tuple(b)
这时得到的元组b就是一个升序的元组(1,2,3,4)
再比如你要输入创建整数列表或者整数元组基本上写法相同，就是用对应的函数来最后处理 。
ls=list(map(int,input().split()))#这个就是列表
tup=tuple(map(int,input().split()))#这个就是元组
再比如有个叫集合的，集合有唯一性，可以方便用来去重 。
ls=[1,2,3,1,2,3,1,2,3]
ls=list(set(ls))#通过set()去重后，现在的ls里就是[1,2,3]去重后的列表 。
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 。
如何理解“python中函数是一等公民”？ 单纯的理解“python中的函数是一等公民”这句话python函数也是数据，可能包含几层意思：
正确的理解是：第1点和第2点 ， 不包含第3点的意思 。
python中的函数是一等公民，重点想表述的是： 在python世界人人平等。
人人平等的世界，至少应该包含两层意思：1. 身份地位平等； 2. 行使的权利平等 。
打印结果是：
从上面的打印结果中可以看出：
1.Python 程序中的所有数据都是某个类的实例 ， 因而是一个对象；
2.类本身也是一个对象 。int, float, str, list, dict, set, fuction, module, NoneType, object, type等，这些类都是type类的实例，也是一个对象；
3.object类是所有类的基类
4.object是顶级父类
函数function和其他公民一样，他们的都有一个共同的身份：对象。
在c和java里 ， 数据是数据，动作是动作，他俩的结合是类（class） 。对于python，数据是数据，动作也可以是数据，这个牛逼的数据叫做对象object 。
对于函数function来讲，既可以安静的做一个数据，又可以优雅的执行动作 。
Python 官方文档里这样解释 对象（object） 的含义：Python 中的对象是对数据的抽象，Python 程序中所有数据都是由对象或者对象间的关系来表示的 。每个对象都有各自的编号、类型和值 。
两个祖先（a和b）占python函数也是数据了相邻的两块内存，一个可以与它的“后代”共用内存，一个却只能让“后代”另立门户；当它们走完自己的生命周期后，b会马上被当垃圾回收，内存地址遗产被剥夺，然而a却形灭而实存，荫庇后世 。
Python为这些对象倾斜资源，也就是为某种阶层固化提供了合法性 。划分的依据是因为它们比较常用，共用内存就意味着减少开支，提高内存使用效率 。
这就是Python有趣的地方了 ， 一面是全体公民 ， 一面是特权种族，组成了看似矛盾的二元对立结构 。
参考：
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