python数据分析 高速公路

在Python中进行数据分析时，可以使用多个包和方法。通过引用中的代码，我们可以看到作者使用了NumPy、Pandas、Matplotlib和Seaborn等包来进行数据分析。他们导入了数据分析常用的包，并通过读取一个名为'Collisions.csv'的数据文件来获取数据。

在引用中，作者进行了分类型变量的可视化分析。他们使用了Seaborn的`barplot`函数绘制了每个特征变量的箱线图分布。通过这个图表，我们可以了解每个特征变量中各个类别的分布情况。

接下来，作者在引用中进行了相关性分析。他们使用了Seaborn的`heatmap`函数绘制了数值型变量之间的相关性热图。通过这个热图，我们可以观察到各个数值型变量之间的相关性程度。

在Python数据分析中，还可以进行其他的分析和处理，比如计算异众比例。作者在引用中给出了一个计算异众比例的例子。通过计算每个数值型变量的异众比例，可以判断该变量是否具有区分度。

总之，Python数据分析是一个广泛应用的领域，可以使用多种包和方法进行各种分析和处理。以上是一个简单的介绍，具体的分析方法和步骤可以根据具体的需求和数据进行选择和调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python数据分析案例28——西雅图交通事故预测（不平衡样本处理）](https://blog.csdn.net/weixin_46277779/article/details/130841592)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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