想用一个完整的案例讲解Python数据分析的整个流程和基础知识，实际上以一个数据集为例，数据集是天池上的一个短租数据集
先来想一下数据分析的流程，第一步获取数据，因此内容就是获取数据以及对数据的基本操作
1.数据导入
1.1 导入.xlsx文件
要导入一个.xlsx后缀的Excel文件，可以使用pd.read_excel(路径)方法
# 导入.xlsx文件
df_review = pd.read_excel(r"D:\个人\data\reviews.xlsx")
df_review
Python系列教程,免费获取,遇到bug及时反馈,讨论交流可加扣裙<60 61 15 02 7>
结果：
df_review数据包含了两个字段，listing_id和date
读入数据时必不可少的参数就是路径，不同的操作系统下文件路径的写法也不同，通常windows操作系统下关于路径有两种写法：
- 反斜杠“ \ ”:右键点击这个文件，选择属性，可以看到它所在的位置，默认是使用 \ 来表示，由于反斜杠“\”在Python中被定义为转义符号，因此在写的时候就要在路径的最前方加一个转义符 r，r"D:\个人\data\reviews.xlsx"
- 斜杠“ / ”：不需要加r，全部用 / 来写："D:/个人/data/reviews.xlsx"两种方式看个人习惯吧。
sheet_name 参数
对于.xlsx文件来说，可能会存在多个sheet表，因此也可以设置sheet_name参数指定导入的sheet表，可以传入sheet表的名字，也可以按照从0递增的顺序来指定，不指定sheet表则默认第一个sheet.
# 指定Sheet表
df_review = pd.read_excel(r"D:\个人\data\reviews.xlsx",sheet_name = 0) # 指定名字或顺序
df_review1.2 导入.csv文件
导入.csv格式的文件使用pd.read_csv(路径)的方法
# 导入csv文件
df_list = pd.read_csv(r"D:\个人\data\listings.csv")
df_list结果：
df_list数据主要包括：房东ID、房东姓名、经纬度、房间类型、价格、最小可租天数、评论数量、最后一次评论时间、每月评论占比、可出租房屋、每年可出租时长等字段
指定编码格式
对于.csv文件有个重要的知识点，就是编码格式，尤其是在导入文件的时候，需要了解文件的编码格式，以免出现乱码，那么如何知道文件是什么类型的编码呢？用notepad++软件打开，右下角会显示该文件的编码格式，如刚刚导入的listings.csv文件，是utf-8编码，在书写编码时，大小写通用，且utf-8也可以写成utf8.
可以用encoding参数来设置编码格式，Python默认的编码格式是utf-8。
中文乱码问题
对于文件路径中因为出现中文而导致的乱码问题，可以加入参数engine来避免。
# 避免出现乱码
df_list = pd.read_csv(r"D:\个人\data\listings.csv",engine = "python")
df_list结果：
image.png
指定行索引
不指定行索引的话，从0开始递增的一列作为行索引，也可以指定id一列为行索引，传入参数index_col
# 指定行索引
df_list = pd.read_csv(r"D:\个人\data\listings.csv",index_col = "id")
df_list.head()结果：可以看到，id列成了行索引列。
指定列索引
默认第一行是列索引，也可以指定，使用header参数，header = 0，表示指定第一行为列索引。
# 指定列索引
df_list = pd.read_csv(r"D:\个人\data\listings.csv",header = 0)
df_list.head()结果：
指定导入列
有时候我们希望只导入指定的列即可，那么就传入usecols参数
# 指定导入1、4列
df_list = pd.read_csv(r"D:\个人\data\listings.csv",usecols = [0,3])
df_list.head()结果：
2.对数据的基本操作
导入数据后，需要对数据进行一个大概的了解，比如数据集有几行几列，每个字段的数据类型是什么，有无空值等。
预览
不必完全跑出数据，只需看下前几行，用head方法，得到的是前5行数据
# 预览数据
df_list = pd.read_csv(r"D:\个人\data\listings.csv")
df_list.head()结果：
head()里也可传入数字，如预览前10行数据
# 预览数据
df_list = pd.read_csv(r"D:\个人\data\listings.csv")
df_list.head(10)查看数据维度
数据集有几行几列，用shape
# 查看数据集维度
df_list.shape结果：可以看到df_list数据集有28452行，16列
查看数据类型
使用dtypes可以查看数据集所有字段的数据类型
# 数据类型
df_list.dtypes结果：
也可以单独查看某一个字段的数据类型
# 单独查看某个字段的数据类型
df_list["host_id"].dtypes结果：
写在后面
加油！
如果你觉得文章还不错，请大家点赞关注分享下。你的肯定是我最大的鼓励和支持。