做数据分析常用的函数(数据分析常用函数)

在当今数据驱动的时代，数据分析已成为各行业决策优化的核心工具。掌握数据分析常用函数不仅是提升工作效率的关键，更是深入挖掘数据价值的基础。从数据清洗到模型构建，函数作为编程语言的最小执行单元，贯穿整个数据分析流程。以Python生态为例，Pandas、Numpy、Matplotlib等库提供的函数覆盖了数据处理、统计分析、可视化等全链条需求，而Scikit-learn、Statsmodels等工具则进一步扩展了机器学习与统计建模能力。这些函数通过高度封装的接口，将复杂的算法逻辑转化为简洁的调用命令，显著降低了技术门槛。例如，Pandas的groupby函数可快速实现数据分组聚合，Numpy的where函数能高效处理条件筛选，Matplotlib的pyplot模块则支持多样化的图表生成。值得注意的是，不同平台（如Excel、SQL、R语言）的函数设计虽存在差异，但核心功能往往具有相似性，这要求分析师需具备跨工具的函数映射能力。

一、数据清洗与预处理函数

数据清洗是分析前的关键步骤，涉及缺失值处理、异常值检测和数据类型转换。以下是主流平台常用函数的对比：

功能类别	Python（Pandas）	Excel	SQL
缺失值处理	dropna(), fillna()	=IFERROR(A1/B1,0)	IS NULL, COALESCE
重复值删除	drop_duplicates()	=REMOVE DUPLICATES	DISTINCT
类型转换	astype()	=VALUE(A1)	CAST(column AS type)

Python的fillna()支持多种填充策略（如均值、前向填充），而Excel依赖嵌套公式实现类似功能。SQL通过COALESCE处理空值，适合结构化数据场景。

二、统计计算与聚合函数

GROUP BY column

计算目标	Python（Pandas/Numpy）	Excel	SQL
求和	sum(), numpy.sum()	=SUM(A:A)	SUM(column)
平均值	mean()	=AVERAGE(A:A)	AVG(column)
分组统计	groupby().agg()	=PIVOTTABLE

Python的groupby配合agg函数可灵活定义多维度聚合，而Excel需借助数据透视表。SQL的GROUP BY在处理亿级数据时性能更优。

三、时间序列处理函数

STR_TO_DATE(text, format)GROUP BY EXTRACT(MONTH FROM date)LAG(column, 1) OVER

操作类型	Python（Pandas）	Excel	SQL
日期解析	pd.to_datetime()	=DATEVALUE(A1)
重采样	resample('M').sum()	=TEXT(A1, "yyyy-mm")
滞后处理	shift(1)	=OFFSET(A1,1,0)

Python的resample函数支持按秒、分钟、月等多粒度重采样，Excel需组合公式与控件实现。SQL的LAG窗口函数在处理时序特征时效率突出。

四、文本数据处理函数

REGEXP_SPLIT_TO_TABLELIKE '%pattern%'GROUP BY WORD

处理场景	Python（Pandas/NLP）	Excel	SQL
分词	str.split(), jieba.cut()	=TEXTSPLIT(A1, " ")
模式匹配	str.contains()	=SEARCH("error",A1)
词频统计	value_counts()	=COUNTIFS(range,"word")

Python的str.contains支持正则表达式，而Excel的SEARCH仅支持通配符。SQL通过LIKE实现模糊匹配，适合结构化文本字段。

五、数据可视化函数

SHOW BAR CHARTSHEATMAP VIEWGEO REFERENCE

图表类型	Python（Matplotlib/Seaborn）	Excel	Tableau
柱状图	plt.bar()	=插入柱形图
热力图	sns.heatmap()	无直接支持
地理可视化	folium.Map()	=3D地图插件

Python的sns.heatmap可自动处理矩阵数据，而Excel需手动调整条件格式。Tableau在交互式地理可视化方面具有天然优势。

六、机器学习相关函数

LINEAR_REGR(y~x)DECISION_TREESK-MEANS(k, features)

任务类型	Python（Scikit-learn）	Excel（Azure集成）	SQL（MADlib）
线性回归	LinearRegression().fit()	=FORECAST.LINEAR(x,y)
决策树	DecisionTreeClassifier()	无直接支持
聚类	KMeans().fit()	=KMEANS(data)

Python的KMeans提供丰富的超参数调节选项，而SQL的聚类函数更适合实时计算场景。Excel通过插件实现基础机器学习功能。

七、数据转换与重塑函数

UNION ALLCASE WHENCROSS VIEW

转换类型	Python（Pandas）	Excel	SQL
宽表转长表	melt()	=UNPIVOT
透视表生成	pivot_table()	=PIVOTTABLE
行列互换	transpose()	=TRANSPOSE(range)

Python的melt函数通过id_vars和value_vars参数灵活控制转换逻辑，而SQL需通过复杂的JOIN操作实现类似效果。

八、高级分析函数

HOLT-WINTERS(series)ASSOCIATION_RULESTENSORFLOW MODEL

分析方法	Python（Statsmodels/TensorFlow）	Excel（Power BI）	SQL（Window Functions）
时间序列预测	ARIMA(order=(1,1,1))	=FORECAST.ETS.ADD(x,y)
关联规则挖掘	apriori()	无直接支持
深度学习	Sequential().add(Dense())

Python的

从函数体系完整性看，Python凭借其丰富的第三方库占据显著优势，尤其在机器学习和复杂数据转换场景中表现突出。Excel通过可视化交互和插件生态弥补了计算能力的不足，适合业务人员的快速分析需求。SQL则在处理海量结构化数据时展现出无可替代的性能优势。值得注意的是，不同平台的函数命名差异可能成为技术迁移的障碍，例如Python的