python 数组升序_python简单数据清洗和分析
利用python学习了简单一维数组和二维数组，明白了集合、数组、字典大概的关联，并学会从中点用不同的数组类型进行更好的分析。
读取excel文件，开始进行最简单的数据清洗。
将购药时间重新命名为销售时间，即python可以实现对列名称进行更换。
因为最开始引用的数据格式全部为文本格式，现在需要将销售数据、应收金额、实收金额转换为浮点数据进行运算。
还需要进行一步：对数据表中的空值进行删除，以便后续处理。
函数的那一步意义为：将销售时间‘2018-01-01 星期五’用split函数进行分列，提取分析所需的信息，即‘2018-01-01’。其中用到了for循环和自定义函数。
然后将销售时间数据的格式转换为日期格式，便于进一步的统计分析。（注意：在这一步的时候可能会出现日期格式数据出现控制，所以需要将空值进行删除）
在完成数据格式转换以后，用file.dtypes可以看到每一列的数据格式。
接下来将数据按照销售时间的升序排列。
数据清洗完成后，可以开始数据分析或者数据运算。
这里用到了分组功能，因之前已经把销售时间数据变为了日期数据，所以可以根据月份分类，直接可以显示各个月份的销售数量、应收、实收金额。
应用以上内容，我将针对某微信公众号在2019年的数据进行简单统计分析。首先导入excel文件。
删除空值，将阅读量、当日涨、掉粉量和分享量的数据转为浮点型，把日期数据转为日期格式。
根据每个月的阅读量、分享量、当日涨粉、掉粉情况进行统计，并计算了2019年总的阅读量。
根据以上的学习，大概了解了用python清洗数据的过程，可以类比excel来想。在excel中可能运用数据透视表就可以很简单运行的东西，在python中对应的相对较复杂的变成语句，这个时候可以结合自己的熟练程度，进行不同软件的选择。在统计分析方面，python有固定的格式，可能以后会学到不同的语句。
在python语句运行中，需要特别小心，可能前一个语句重复运行尽毁导致下一个语句的无法运行，要更加细心。
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