1、检查数据表
Python中使用shape函数查看数据表的维度，即行数和列数。您可以使用info函数查看数据表的整体信息，并使用dtypes函数返回数据格式。isnull是Python中检测空值的函数。您可以检查整个数据表或单独检查列中的空值。返回的结果是逻辑值，包括空值返回true，如果不包括，则返回false。使用unique函数查看唯一值，使用values函数查看数据表中的值。
2、数据表清洗
Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数来填充空值。Python中的dtype是查看数据格式的函数，与astype函数相对应，用于更改数据格式，rename是更改列名的函数，drop_duplicates函数删除重复值，replace函数实现数据替换。
3、数据预处理
数据预处理是对清理后的数据进行整理，以便以后的统计和分析，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组和标记。在Python中，可以使用merge函数合并两个数据表，合并为inner，以及left、right和outer模式。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
主要使用三个函数：loc、iloc和ix，其中，loc函数是根据标签值提取的，iloc是根据位置提取的，ix可以同时根据标签和位置提取。除了根据标签和位置提取数据外，还可以根据具体条件提取数据，如使用loc和isin，并根据指定条件提取数据。
5、数据筛选汇总
在Python中，loc函数与筛选条件相匹配，以完成筛选功能 count函数还可以实现sumif和countif函数在excel中的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。groupby是分类汇总的函数，使用方法非常简单，可以同时制定多个列名，groupby 按列名出现的顺序进行分组。
以上是我总结使用Python数据分析的用途。你还记得吗？既然学习Python数据分析有这么多用途，请快速学习！我相信这将对你未来的学习和工作有很大的帮助。
推荐课程：《Develop with Python on Windows》(微软官方-中文版)