Python数据分析 #
Python 是进行数据分析的强大工具，拥有丰富的库和工具，以下为你详细介绍 Python 数据分析的相关内容，包含基本流程、常用库以及一个简单示例。
基本流程 #
- 数据收集：从各种来源获取数据，如文件（CSV、Excel 等）、数据库、API 接口等。
- 数据清洗：处理缺失值、重复值、异常值等，确保数据的质量和一致性。
- 数据探索：使用统计方法和可视化技术对数据进行初步探索，了解数据的分布、特征和关系。
- 数据分析：运用各种分析方法，如描述性统计分析、相关性分析、机器学习算法等，从数据中提取有价值的信息。
- 数据可视化：将分析结果以直观的图表形式展示出来，如柱状图、折线图、散点图等，便于理解和沟通。
- 结果呈现：将数据分析的结果整理成报告或文档，向相关人员进行汇报。
常用库 #
- NumPy：提供了高效的多维数组对象和各种数学函数，是许多数据分析库的基础。
- Pandas：用于数据处理和分析，提供了 DataFrame 和 Series 等数据结构，方便进行数据的读取、清洗、转换和分析。
- Polars：速度极快的DataFrame库，用于操作结构化数据。核心基于Rust开发，可用于Python， R和NodeJS。
- Matplotlib：是 Python 中最常用的绘图库，可用于创建各种类型的静态图表。
- Seaborn：基于 Matplotlib 构建的高级可视化库，提供了更美观、更简洁的绘图接口。
- Scikit-learn：用于机器学习和数据挖掘，提供了各种机器学习算法和工具，如分类、回归、聚类等。