Python in Excel für die DatenanalyseKennzahlen der explorativen Datenanalyse mit Pandas
- Warum explorative Datenanalyse wichtig ist
- Struktur eines DataFrames untersuchen – die info()-Funktion
- Erklärung der wichtigsten Datentypen
- Datentypen anzeigen – dtypes
- Statistische Kennzahlen berechnen – describe()
- Fehlende Werte schnell erkennen – isna().sum()
- Vergleich mit klassischen Excel-Formeln
- Analyse übersichtlicher darstellen – transpose()
- Wann ist eine transponierte Darstellung sinnvoll?
Warum explorative Datenanalyse wichtig ist
Für die Datenanalyse und das Erstellen von Reports braucht es zunächst ein Verständnis dafür, wie die Daten strukturiert sind. In der Datenanalyse spricht man dabei von explorativer Datenanalyse (englisch: Exploratory Data Analysis, kurz EDA).
Typische Fragen dabei sind:
- Welche Spalten enthält mein Datensatz?
- Welche Datentypen liegen vor?
- Wie viele Datensätze sind vorhanden?
- Wie verteilen sich die Werte?
- Gibt es Ausreißer oder fehlende Werte?
Gerade in der Praxis stammen Daten häufig aus verschiedenen Quellen, zum Beispiel aus ERP-Systemen, CRM-Systemen oder anderen Datenbanken. Beim Export nach Excel können dabei Datentypen falsch interpretiert werden oder Daten enthalten unerwartete Werte. Eine standardisierte, explorative Analyse hilft, typische Probleme frühzeitig zu erkennen.
In Excel lassen sich viele der genannten Fragen beantworten – allerdings meist nur mit mehreren Formeln oder manuellen Zwischenschritten.
Python und die Bibliothek Pandas bieten hierfür einige sehr leistungsfähige Funktionen. Mit wenigen Befehlen lassen sich Struktur, Datentypen und statistische Kennzahlen eines Datensatzes schnell ermitteln.
