python数据分析代码资料

### Python 数据分析代码示例

#### 使用 Pandas 进行数据处理
Pandas 是一个强大的库，能够高效地进行数据操作和分析。下面是一个简单的例子来展示如何读取 CSV 文件并执行基础的数据清理工作。

import pandas as pd

# 加载CSV文件到DataFrame对象中
df = pd.read_csv('data.csv')

# 查看前几行记录以了解数据结构
print(df.head())

# 处理缺失值：删除含有任何NaN的行
cleaned_df = df.dropna()

# 统计描述性统计量
summary_stats = cleaned_df.describe()
print(summary_stats)

# 保存清洗后的数据集至新的CSV文件
cleaned_df.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)

#### 利用 PyEcharts 实现可视化分析
PyEcharts 可以为用户提供交互式的图表工具，有助于更直观理解复杂的数据模式。这里给出一段绘制柱状图的例子：

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts

# 假设有一个包含两个列表的数据框
bar_chart = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='800px', height='400px'))
    .add_xaxis(['类别A', '类别B', '类别C'])
    .add_yaxis("销量", [57, 69, 45])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="销售业绩"))
)
bar_chart.render_notebook()  # 如果是在Jupyter Notebook环境中运行此命令可以立即显示图形

上述两部分分别介绍了基于Python完成数据预处理以及可视化的具体实现方法[^2]。

对于希望深入学习 Python 数据分析的人来说，《Python数据分析案例教程》提供了详细的指导，涵盖了从初步接触编程概念直到掌握高级技术所需的全部知识点；而《111个Python数据分析实战项目》则通过实际项目的练习帮助读者巩固所学技能，并提供完整的解决方案供参考[^1]。