利用python學習了簡單一維數組和二維數組，明白了集合、數組、字典大概的關聯，并學會從中點用不同的數組類型進行更好的分析。

讀取excel文件，開始進行最簡單的數據清洗。

將購藥時間重新命名為銷售時間，即python可以實現對列名稱進行更換。

因為最開始引用的數據格式全部為文本格式，現在需要將銷售數據、應收金額、實收金額轉換為浮點數據進行運算。

還需要進行一步：對數據表中的空值進行刪除，以便后續處理。

函數的那一步意義為：將銷售時間‘2018-01-01 星期五’用split函數進行分列，提取分析所需的信息，即‘2018-01-01’。其中用到了for循環和自定義函數。

然后將銷售時間數據的格式轉換為日期格式，便于進一步的統計分析。（注意：在這一步的時候可能會出現日期格式數據出現控制，所以需要將空值進行刪除）

在完成數據格式轉換以后，用file.dtypes可以看到每一列的數據格式。

接下來將數據按照銷售時間的升序排列。

數據清洗完成后，可以開始數據分析或者數據運算。

這里用到了分組功能，因之前已經把銷售時間數據變為了日期數據，所以可以根據月份分類，直接可以顯示各個月份的銷售數量、應收、實收金額。

應用以上內容，我將針對某微信公眾號在2019年的數據進行簡單統計分析。首先導入excel文件。

刪除空值，將閱讀量、當日漲、掉粉量和分享量的數據轉為浮點型，把日期數據轉為日期格式。

根據每個月的閱讀量、分享量、當日漲粉、掉粉情況進行統計，并計算了2019年總的閱讀量。

根據以上的學習，大概了解了用python清洗數據的過程，可以類比excel來想。在excel中可能運用數據透視表就可以很簡單運行的東西，在python中對應的相對較復雜的變成語句，這個時候可以結合自己的熟練程度，進行不同軟件的選擇。在統計分析方面，python有固定的格式，可能以后會學到不同的語句。

在python語句運行中，需要特別小心，可能前一個語句重復運行盡毀導致下一個語句的無法運行，要更加細心。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python 数组升序_python简单数据清洗和分析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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