Python 数据分析

Python数据分析是一个强大的领域，它利用Python语言及其丰富的库来处理、清洗、可视化和探索数据。Python数据分析的核心库包括：

1. **NumPy**：提供了高性能的多维数组对象和大量的数学函数，是科学计算的基础。

2. **Pandas**：是数据处理的王者，提供 DataFrame 结构，使得数据清洗、转换和操作变得高效便捷。

3. **SciPy**：包含了统计学、优化、信号处理等科学计算功能。

4. **Matplotlib**：用于创建静态、动态、交互式的数据可视化图表。

5. **Seaborn**：基于Matplotlib的高级接口，提供更美观的统计图形。

6. **Plotly** 或 **Bokeh**：用于创建交互式数据可视化。

7. **Statsmodels**：提供了统计模型和方法，如线性回归、时间序列分析等。

8. **Scikit-learn**：机器学习库，包含各种监督和无监督学习算法。

9. **DataFrames**：像Excel表格一样管理数据，具有标签化的列名和行索引，方便数据操作。

10. **Jupyter Notebook**：一个交互式的数据分析环境，支持代码、文本、可视化和方程式混合。

进行Python数据分析，通常的步骤包括数据加载（CSV, Excel, SQL等）、数据清洗（处理缺失值、异常值）、数据探索（描述性统计、可视化）、数据转换（特征工程）以及构建和评估模型。