1樓：言峰杯
python的五大作用：
1、檢查資料表。
python中使用shape函式來檢視資料表的維度，也就是行數和列數。你可以使用info函式檢視資料表的整體資訊，使用dtypes函式來返回資料格式。isnull是python中檢驗空值的函式，你可以對整個資料表進行檢查，也可以單獨對某一列進行空值檢查，返回的結果是邏輯值，包含空值返回true，不包含則返回false。
使用unique函式檢視唯一值，使用values函式用來檢視資料表中的數值。
2、資料表清洗。
python中處理空值的方法比較靈活，可以使用dropna函式用來刪除資料表中包含空值的資料，也可以使用fillna函式對空值進行填充。python中dtype是檢視資料格式的函式，與之對應的是astype函式，用來更改資料格式，rename是更改列名稱的函式，drop_duplicates函式刪除重複值，replace函式實現資料替換。
3、資料預處理。
資料預處理是對清洗完的資料進行整理以便後期的統計和分析工作，主要包括資料表的合併、排序、數值分列、資料分組及標記等工作。在python中可以使用merge函式對兩個資料表進行合併，合併的方式為inner，此外還有left、right和outer方式。使用ort_values函式和sort_index函式完成排序，使用where函式完成資料分組，使用split函式實現分列。
4、資料提取。
主要是使用三個函式：loc、iloc和ix，其中loc函式按標籤值進行提取，iloc按位置進行提取，ix可以同時按標籤和位置進行提取。除了按標籤和位置提起資料以外，還可以按具體的條件進行資料，比如使用loc和isin兩個函式配合使用，按指定條件對資料進行提取。
5、資料篩選彙總。
python中使用loc函式配合篩選條件來完成篩選功能，配合sum和 count函式還能實現excel中sumif和countif函式的功能。python中使用的主要函式是groupby和pivot_是進行分類彙總的函式，使用方法很簡單，制定要分組的列名稱就可以，也可以同時制定多個列名稱，groupby 按列名稱出現的順序進行分組。
python 適合大資料量的處理嗎
2樓：網友
對效能要求不是很高的都可以如果處理的資料量或計算比較大的 就不適合了。。。一般核心用c/c++ 外殼用python
python 適合大資料量的處理嗎
3樓：網友
適合大資料處理。而不是大資料量處理。 如果大資料量處理，需要採用並用結構，比如在hadoop上使用python，或者是自己做的分散式處理框架。
大資料與大資料量區別還是挺大的。 大資料意思是大資料的智慧演算法賀睜和應用。 大資料量，早在50年前就有大資料量處理了。
中國大約在95年左右，大量引入pc機的大資料量處理。乙個模型計算資料量大，而且計算時間通常超過乙個星期，有時候要計算半年。
氣象，遙感，**，模式識別，模擬計算的數畢飢據量與計算量都是巨大的。當時遠遠超過網際網絡。 後來網際網絡發起起來以後資料量才上去。
即使如此，資料的複雜度也還是比不上科學研究領域的資料。
python早些年手拍返就在科學研究和計算領域有大量的積累。所以現在python應用到大資料領域就是水到渠成。
大資料分析工具怎樣選擇，做大資料分析一般用什麼工具呢？
隨著大資料技能與物聯網 雲核算 人工智慧等新技能的相互交融滲透，多技能交融的新使用正在不斷湧現，大資料已廣泛使用於各個領域，那麼大資料分析工具怎樣選擇？其實還是需要依據現實事務進行具體分析，一起來看看吧。做大資料分析一般用什麼工具呢？python 與用於建立自定義演算法的程式設計方法不同，python不是...
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在哪兒買python金融大資料分析
2012年的時候我們說r是學術界的主流，但是現在python正在慢慢取代r在學術界的地位。不知道是不是因為大資料時代的到來。python與r相比速度要快。python可以直接處理上g的資料 r不行，r分析資料時需要先通過資料庫把大資料轉化為小資料 通過groupby 才能交給r做分析，因此r不可能直...