如题所述
对于数据分析师而言，Python 提供了强大的数据分析能力，尤其在筛选、排序、求和等基本操作上。下面将详细介绍这些操作，帮助您更高效地处理数据。
首先，数据读取。当您的数据存储在 Excel 文件中，例如文件名以.xlsx 结尾，则使用 pandas 库的 `pd.read_excel()` 方法加载数据；如果是.csv 文件，使用 `pd.read_csv()` 方法即可。
数据筛选是数据分析中的重要环节。您可以通过条件来提取特定数据。例如，筛选出商品名称为“三九感冒灵”的数据行。
使用代码表示为：
输出结果为：
筛选出满足多个条件的数据，比如购药时间在2018年1月31日，商品名称为“三九感冒灵”。
筛选条件之间可以使用 & 连接表示“与”关系，| 表示“或”关系。
同时满足行条件和列条件的数据筛选也十分常见。例如，筛选出购药时间在2018年3月24日或商品名称为“清热解毒口服液”的数据。
筛选结果保存。将筛选后得到的数据保存至本地，以便后续使用。例如，将结果命名为“新销售数据”。运行代码后，可在本地查看保存的数据。
数据排序。使用 `data.sort_values(by=排序列名, ascending=FALSE)` 来对表格中的数据进行排序。默认为升序排序，若需降序，则使用 `ascending=False`。
数据统计。使用 `data['某一列名'].value_counts()` 统计某一列的频次，例如，对商品名称进行统计。
此外，可以计算特定日期的销售商品种类。例如，统计2018年3月5日销售的商品种类。
数据求和与求平均。使用 `sum()` 函数进行求和，通过设置参数 `axis` 来指定求和方向（横向或纵向）。使用 `mean()` 函数计算平均值，例如计算药店的总销售数量或每天平均销售数量。
首先，数据读取。当您的数据存储在 Excel 文件中，例如文件名以.xlsx 结尾，则使用 pandas 库的 `pd.read_excel()` 方法加载数据；如果是.csv 文件，使用 `pd.read_csv()` 方法即可。
数据筛选是数据分析中的重要环节。您可以通过条件来提取特定数据。例如，筛选出商品名称为“三九感冒灵”的数据行。
使用代码表示为：
输出结果为：
筛选出满足多个条件的数据，比如购药时间在2018年1月31日，商品名称为“三九感冒灵”。
筛选条件之间可以使用 & 连接表示“与”关系，| 表示“或”关系。
同时满足行条件和列条件的数据筛选也十分常见。例如，筛选出购药时间在2018年3月24日或商品名称为“清热解毒口服液”的数据。
筛选结果保存。将筛选后得到的数据保存至本地，以便后续使用。例如，将结果命名为“新销售数据”。运行代码后，可在本地查看保存的数据。
数据排序。使用 `data.sort_values(by=排序列名, ascending=FALSE)` 来对表格中的数据进行排序。默认为升序排序，若需降序，则使用 `ascending=False`。
数据统计。使用 `data['某一列名'].value_counts()` 统计某一列的频次，例如，对商品名称进行统计。
此外，可以计算特定日期的销售商品种类。例如，统计2018年3月5日销售的商品种类。
数据求和与求平均。使用 `sum()` 函数进行求和，通过设置参数 `axis` 来指定求和方向（横向或纵向）。使用 `mean()` 函数计算平均值，例如计算药店的总销售数量或每天平均销售数量。
温馨提示：答案为网友推荐，仅供参考
