python 统计分析项目源码

Python 统计分析项目源码通常包含一系列用于数据处理、分析和可视化的代码模块。以下是一个简单的统计分析项目的源码示例，包含数据加载、数据清洗、描述性统计和可视化等步骤。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 数据加载
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据清洗
# 删除缺失值
data.dropna(inplace=True)

# 描述性统计
print(data.describe())

# 数据可视化
# 绘制直方图
data.hist(bins=30, figsize=(10, 7))
plt.show()

# 绘制散点图
plt.figure(figsize=(10, 7))
sns.scatterplot(x='feature1', y='feature2', data=data)
plt.show()

# 绘制箱线图
plt.figure(figsize=(10, 7))
sns.boxplot(x='category', y='feature1', data=data)
plt.show()

这个示例展示了如何使用Python进行基本的统计分析：

1. 使用Pandas读取CSV文件数据。
2. 使用Pandas进行数据清洗，例如删除缺失值。
3. 使用Pandas的`describe`方法进行描述性统计。
4. 使用Matplotlib和Seaborn进行数据可视化，包括直方图、散点图和箱线图。