第1关:pandas数据清洗头歌

第一关：在pandas库的数据清洗过程中，常常会遇到歌曲般的步骤。下面是一首简化的“Pandas清洗三部曲”：

**《Pandas清洗歌》**

Verse 1: 初识DataFrame，read_csv先登场，
数据如诗，缺失值得查明。
用isnull()或notna()探一探，替换NaN找填法。

Chorus: 数据清洗开始了，drop_duplicates去冗余，
异常值处理很重要，像是outliers要用clip框住。

Verse 2: 类型转换做dtype，astype帮忙换新装，
日期时间格式化，to_datetime带我去飞翔。
重复行drop()下，保持数据一致性歌唱。

Bridge: 缺失值填充策略多，mean(), fillna()选其一，
异常检测IQR法，离群点不再嚣张。

Chorus: 清洗工作继续进行，merge连接两表心，
字符串操作正合适，str函数帮大忙，清理空格和标点。

Verse 3: 错误值处理掉，错误行remove别留恋，
数据清洗接近尾声，合并、筛选齐步走。
最后cleaned DataFrame现，存储save或是export流。

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第1关：Pandas-小米手机不同价格区间与销量对比分析1

第一关的分析通常是基于Python的数据处理库Pandas，假设你手头有一个包含小米手机价格数据和销售量数据的Excel或CSV文件。这个任务通常涉及以下几个步骤：

1. **数据加载**：首先使用`pandas.read_csv()`或`read_excel()`函数将数据读入DataFrame。

   import pandas as pd
   data = pd.read_csv('xiaomi_sales_data.csv')

2. **数据清洗**：检查并处理缺失值、异常值和格式错误，可能需要对某些列进行转换，如价格可能是字符串，需要转化为数值类型。

   data['price'] = data['price'].astype(float)

3. **数据分段**：将价格划分为几个区间，比如按每500元为一段。可以创建一个新的列表示每个手机的价格区间。

   bins = [0, 500, 1000, 2000]  # 划分4个区间
   data['price_range'] = pd.cut(data['price'], bins=bins, labels=['0-500', '500-1000', '1000-2000'])

4. **汇总销量**：按价格区间对销售量进行计数或求和，得到各个区间的总销量。

   sales_by_range = data.groupby('price_range')['sales'].sum()

5. **可视化分析**：使用Matplotlib或Seaborn绘制销量分布图，比较不同价格区间的销量趋势。

   import matplotlib.pyplot as plt
   sales_by_range.plot(kind='bar')
   plt.xlabel('价格区间')
   plt.ylabel('销量')
   plt.title('小米手机不同价格区间与销量对比')

完成以上步骤后，你就得到了不同价格区间的小米手机销量对比分析。

第一关pandas数据清洗

pandas是一种用于数据清洗的库，它是基于NumPy的一种工具，旨在解决数据分析任务。pandas提供了大量能够快速便捷地处理数据的函数和方法，使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。第一关pandas数据清洗的主要目的是对数据进行初步的处理和分析，以便更好地理解数据的特征和结构。在这个过程中，我们可以使用pandas提供的函数和方法来检视数据、查看数据类型、查看数据行列数、查看数据资讯、进行描述性统计以及查看该行列有几种数值等操作。通过这些操作，我们可以更好地了解数据的特征和结构，为后续的数据分析和建模做好准备。