python数据分析怎么弄

Python数据分析主要涉及到以下几个方面：

1. 数据获取：数据获取可以通过爬虫、API接口、本地文件等方式获取数据。

2. 数据清洗：数据清洗是指对数据进行预处理，将数据中的空值或异常值进行处理，使数据更加完整、准确。

3. 数据分析：数据分析是指对清洗后的数据进行统计分析，例如：描述性统计、数据可视化、回归分析、聚类分析等。

4. 数据挖掘：数据挖掘是指用算法和模型探索数据中的潜在关系，例如：关联规则挖掘、异常检测、分类预测等。

下面是一个简单的Python数据分析示例，假设我们要分析一份学生考试成绩数据：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取成绩数据
data = pd.read_csv('scores.csv', encoding='utf-8')

# 数据清洗，删除空值和异常值
data.dropna(inplace=True)
data = data[data['score'] >= 0]

# 统计分析，计算平均分和标准差
mean_score = data['score'].mean()
std_score = data['score'].std()

# 数据可视化，绘制成绩分布直方图
plt.hist(data['score'], bins=20, color='blue')
plt.axvline(mean_score, color='red', linestyle='dashed', linewidth=2)
plt.xlabel('Score')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Distribution of Scores')
plt.show()

在这个程序中，我们通过`pandas`模块读取了一份成绩数据，并进行了数据清洗，将空值和小于零的成绩删除。然后通过`mean()`和`std()`函数计算了成绩的平均分和标准差。最后使用`matplotlib`模块绘制了成绩分布直方图，其中红色虚线表示平均分。

需要注意的是，Python数据分析涉及到多个模块和技术，需要对数据分析流程和相关模块有一定的了解才能进行有效的数据分析。