python可以做数据分析，好处是什么呢？怎么学习？ python数据分析怎么使用，都需要学习什么技术？
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Python\u5728\u6570\u636e\u5206\u6790\u548c\u4ea4\u4e92\u3001\u63a2\u7d22\u6027\u8ba1\u7b97\u4ee5\u53ca\u6570\u636e\u53ef\u89c6\u5316\u7b49\u65b9\u9762\u90fd\u663e\u5f97\u6bd4\u8f83\u6d3b\u8dc3\uff0c\u8fd9\u5c31\u662fPython\u4f5c\u4e3a\u6570\u636e\u5206\u6790\u7684\u539f\u56e0\u4e4b\u4e00\uff0cpython\u62e5\u6709numpy\u3001matplotlib\u3001scikit-learn\u3001pandas\u3001ipython\u7b49\u5de5\u5177\u5728\u79d1\u5b66\u8ba1\u7b97\u65b9\u9762\u5341\u5206\u6709\u4f18\u52bf\uff0c\u5c24\u5176\u662fpandas\uff0c\u5728\u5904\u7406\u4e2d\u578b\u6570\u636e\u65b9\u9762\u53ef\u4ee5\u8bf4\u6709\u7740\u65e0\u4e0e\u4f26\u6bd4\u7684\u4f18\u52bf\uff0c\u5df2\u7ecf\u6210\u4e3a\u6570\u636e\u5206\u6790\u4e2d\u6d41\u7825\u67f1\u7684\u5206\u6790\u5de5\u5177\u3002
Python\u4e5f\u5177\u6709\u5f3a\u5927\u7684\u7f16\u7a0b\u80fd\u529b\uff0c\u8fd9\u79cd\u7f16\u7a0b\u8bed\u8a00\u4e0d\u540c\u4e8eR\u6216\u8005matlab\uff0cpython\u6709\u4e9b\u975e\u5e38\u5f3a\u5927\u7684\u6570\u636e\u5206\u6790\u80fd\u529b\uff0c\u5e76\u4e14\u8fd8\u53ef\u4ee5\u5229\u7528Python\u8fdb\u884c\u722c\u866b\uff0c\u5199\u6e38\u620f\uff0c\u4ee5\u53ca\u81ea\u52a8\u5316\u8fd0\u7ef4\uff0c\u5728\u8fd9\u4e9b\u9886\u57df\u4e2d\u6709\u7740\u5f88\u5e7f\u6cdb\u7684\u5e94\u7528\uff0c\u8fd9\u4e9b\u4f18\u70b9\u5c31\u4f7f\u5f97\u4e00\u79cd\u6280\u672f\u53bb\u89e3\u51b3\u6240\u6709\u7684\u4e1a\u52a1\u670d\u52a1\u95ee\u9898\uff0c\u8fd9\u5c31\u5145\u5206\u7684\u4f53\u73b0\u7684Python\u6709\u5229\u4e8e\u5404\u4e2a\u4e1a\u52a1\u4e4b\u95f4\u7684\u878d\u5408\u3002\u5982\u679c\u4f7f\u7528Python\uff0c\u80fd\u591f\u5927\u5927\u7684\u63d0\u9ad8\u6570\u636e\u5206\u6790\u7684\u6548\u7387\u3002
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Python\u5bf9\u4e8e\u5982\u4eca\u706b\u70ed\u7684\u4eba\u5de5\u667a\u80fd\u4e5f\u6709\u4e00\u5b9a\u7684\u5e2e\u52a9\uff0c\u8fd9\u662f\u56e0\u4e3a\u4eba\u5de5\u667a\u80fd\u9700\u8981\u7684\u662f\u5373\u65f6\u6027\uff0c\u800cPython\u662f\u4e00\u79cd\u975e\u5e38\u7b80\u6d01\u7684\u8bed\u8a00\uff0c\u540c\u65f6\u6709\u7740\u4e30\u5bcc\u7684\u6570\u636e\u5e93\u4ee5\u53ca\u6d3b\u8dc3\u7684\u793e\u533a\uff0c\u8fd9\u6837\u5c31\u80fd\u591f\u8f7b\u677e\u7684\u63d0\u53d6\u6570\u636e\uff0c\u4ece\u800c\u4e3a\u4eba\u5de5\u667a\u80fd\u505a\u51fa\u4f18\u8d28\u7684\u670d\u52a1\u3002
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Python\u662f\u4e00\u79cd\u9762\u5411\u5bf9\u8c61\u3001\u76f4\u8bd1\u5f0f\u8ba1\u7b97\u673a\u7a0b\u5e8f\u8bbe\u8ba1\u8bed\u8a00\uff0c\u7531Guido van Rossum\u4e8e1989\u5e74\u5e95\u53d1\u660e\u3002\u7531\u4e8e\u4ed6\u7b80\u5355\u3001\u6613\u5b66\u3001\u514d\u8d39\u5f00\u6e90\u3001\u53ef\u79fb\u690d\u6027\u3001\u53ef\u6269\u5c55\u6027\u7b49\u7279\u70b9\uff0cPython\u53c8\u88ab\u79f0\u4e4b\u4e3a\u80f6\u6c34\u8bed\u8a00\u3002\u4e0b\u56fe\u4e3a\u4e3b\u8981\u7a0b\u5e8f\u8bed\u8a00\u8fd1\u5e74\u6765\u7684\u6d41\u884c\u8d8b\u52bf\uff0cPython\u53d7\u6b22\u8fce\u7a0b\u5ea6\u6276\u6447\u76f4\u4e0a\u3002
Python\u6570\u636e\u5206\u6790\uff0c\u4e3b\u8981\u9700\u8981\u5b66\u4e60\u4ee5\u4e0b\u5185\u5bb9\uff1a
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2\u3001Python\u6570\u636e\u5206\u6790\u6269\u5c55\u5305\uff1aNumpy\u3001Pandas\u3001Matplotlib\u7b49
3\u3001Python\u722c\u866b\u57fa\u7840\uff08\u975e\u5fc5\u987b\uff0c\u4f46\u53ef\u4ee5\u63d0\u5347\u5174\u8da3\uff09
4\u3001Python\u6570\u636e\u63a2\u7d22\u53ca\u9884\u5904\u7406
5\u3001Python\u673a\u5668\u5b66\u4e60
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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取，iloc按位置进行提取，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的优点，很多人说了无数次，但是我还是要重复：简单、易学、免费开源、可扩展等等。还有就是python的库既强大又丰富，所以这些就是好处；
其次就是怎么学习：首先要了解的就是python的工作环境和基础语法知识点，还有一些正则表达式相关的知识点；然后是就是数据采集相关知识带你还有数据分析学习和可视化的学习
给一些建议，就是黑马程序员、传智播客，上面很多免费的学习资料，自己多去翻一下
Python做数据分析，肯定是因为Python更简单，内置了很多库，用简单的代码就可以实现强大的功能，想学习Python数据分析，可以找一些Python培训或者大数据培训的视频看看，里面都包含这一部分内容的！
随着人工智能时代呼声渐起，Python凭借其入门简单、应用广泛的优势成为很多想要入行互联网行业的人们的首选编程语言。如果你想学一门语言，可以从语言的适用性、学习的难易程度、企业主的要求几个方面考虑。从这几个角度看，学习Python都没有什么可挑剔的。如果你想要专业的学习Python开发，更多需要的是付出时间和精力，一般在2w左右。应该根据自己的实际需求去实地看一下，先好好试听之后，再选择适合自己的。只要努力学到真东西，前途自然不会差。
随着大数据时代的来临和Python编程语言的火爆，Python数据分析早已成为现在职场人的必备核心技能。那么利用Python数据分析可以做什么呢？简单来说，可以做到的内容有很多，比如检查数据表、数据表清洗、数据预处理、数据提取和数据筛选汇总等等。下面来为大家详细讲解一下这些用处。
1、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取，iloc按位置进行提取，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。
以上就是总结的利用Python数据分析的用处，大家都记住了吗？既然学习Python数据分析的用处这么多，大家赶紧学习来吧！相信对大家未来的学习和工作，都会有不小的帮助。
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