python探索性数据分析

探索性数据分析（EDA）是数据分析的第一步，它帮助我们了解数据的基本情况，包括变量类型、分布、关系和缺失值等。在Python中进行探索性数据分析可以使用pandas库来导入和处理数据。\[1\]

在进行探索性数据分析时，我们可以按照以下步骤进行：

1. 数据导入：使用pandas库的read_csv函数导入数据集。
2. 检查数据：查看数据的基本信息，包括列名、数据类型和缺失值等。
3. 特征分析：对不同类型的变量进行分析，包括分类性变量、定序变量、连续型变量和离散型变量等。可以使用统计图表和描述统计等方法进行分析。
4. 相关性分析：通过计算变量之间的相关系数来了解它们之间的关系。

在进行探索性数据分析时，可以使用各种Python库和函数来辅助分析，例如pandas、matplotlib和seaborn等。\[2\]

需要注意的是，以上是一般的探索性数据分析步骤，具体的分析方法和技巧可以根据数据集的特点和分析目的进行调整和选择。\[1\]

总之，Python提供了丰富的工具和库来进行探索性数据分析，通过对数据的基本情况进行分析，我们可以为后续的模型建立和特征工程提供基础。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [利用python进行探索性数据分析（EDA）：以Kaggle泰坦尼克号数据集为例](https://blog.csdn.net/weixin_45052363/article/details/124432266)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Python探索性数据分析](https://blog.csdn.net/m0_72829928/article/details/126772827)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]