python数据分析的作用和意义？
随着大数据时代的到来和Python编程语言的普及，Python数据分析早已成为职场人必备的核心技能。那么Python数据分析能做什么呢？简单来说，可以做的事情有很多，比如检查数据表、清洗数据表、数据预处理、数据提取、数据过滤汇总等等。让我为你详细解释这些用途。
1.检查数据表
Python中使用Shape函数来查看数据表的维度，即行数和列数。可以使用info函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数返回数据格式。Isnull是Python中用于检查空值的函数。可以检查整个数据表，也可以只检查一列的空值，返回的结果是逻辑值。如果包含空值，则返回True如果没有，它将返回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、数据表清理
Python中处理空值的方法比较灵活，可以用来删除数据表中包含空值的数据，也可以用fillna函数填充空值。在Python中，dtype是查看数据格式的函数，对应的函数是astype，用于更改数据格式，Rename是更改列名的函数，drop_duplicates是删除重复值的函数，replace是替换数据的函数。
3.数据预处理
数据预处理是将清洗后的数据整理出来，以供后期统计分析，主要包括数据表合并、排序、数值排序、数据分组和标注。在Python中，可以使用merge函数来合并两个数据表。归并法是内法，也有左法、右法、外法。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函数实现列分离。
4.数据析取
主要使用loc、iloc、ix三个函数，其中loc函数按标签值提取，iloc按位置提取，ix可以同时按标签和位置提取。除了按标签和位置提升数据，还可以根据具体条件进行数据，比如将loc和isin函数一起使用，按照指定条件提取数据。
5、数据筛选汇总
Python中用loc函数完成带过滤条件的过滤函数，excel中sumIF和countIF函数的功能也可以用SUM和COUNT函数实现。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_tabl
pythonclass到底有什么作用？
在python中，class代表类，(Class):类用于描述具有相同属性和方法的对象集合。它定义集合中每个对象共有的属性和方法。对象是一个类的实例。Python从设计之初就是面向对象的语言。正因为如此，用Python创建类和对象很容易。