python 常用的分析方法

Python常用的数据分析方法有很多，以下是其中几种常见方法：

1. 数据清洗：数据清洗是数据分析的第一步，它包括处理缺失值、异常值、重复值等。Python中可以使用pandas库进行数据清洗，通过dropna()函数删除缺失值，使用fillna()函数填充缺失值，使用drop_duplicates()函数删除重复值等。

2. 数据可视化：数据可视化是将数据以图表的形式展示出来，帮助我们更好地理解数据。Python中可以使用matplotlib和seaborn库进行数据可视化，通过绘制折线图、柱状图、散点图等来展示数据的分布、趋势和关系。

3. 描述统计分析：描述统计分析是对数据进行基本的统计描述，包括计算均值、中位数、标准差、最大值、最小值等。Python中可以使用pandas库的describe()函数进行描述统计分析。

4. 数据建模：数据建模是根据已有的数据构建数学模型，用于预测未来的趋势或者进行分类。Python中可以使用scikit-learn库进行数据建模，包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等。

5. 时间序列分析：时间序列分析是对时间相关的数据进行分析和预测，包括趋势分析、周期性分析、季节性分析等。Python中可以使用statsmodels库进行时间序列分析，通过绘制时间序列图、自相关图、偏自相关图等来分析时间序列数据。