python数据分析

Python数据分析主要使用了三个常用库：numpy、pandas和matplotlib。其中，numpy是一个强大的数值计算库，提供了高效的数组操作和数学函数。pandas是一个数据处理和分析库，它提供了用于处理和分析结构化数据的数据结构和函数。而matplotlib则是一个用于绘制图表和可视化数据的库，它提供了丰富的绘图工具和函数。通过使用这三个库，可以方便地进行数据分析、处理和可视化。另外，对于数据的相关性分析，可以使用corr函数来计算数据之间的相关系数。相关系数在-1到1之间，接近1表示正相关，接近-1表示负相关，接近0表示不相关。可以使用该函数对特定数据或整个数据表中的列进行相关性分析。此外，还可以使用Python与Excel进行数据分析，通过函数式编程完成Excel中的数据处理和分析工作。在Pandas官方文档中，总结了1787页中最常用的36个函数，这些函数可以用于数据生成和导入、数据清洗、预处理、数据分类、数据筛选、分类汇总、透视等最常见的操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [用python进行数据分析（入门学习）](https://blog.csdn.net/m0_59236602/article/details/129616878)[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^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [一文看懂怎么用 Python 做数据分析](https://blog.csdn.net/MasterD56/article/details/122668372)[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^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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