Python数据科学大作业

Python数据科学大作业可以包括各种任务，从数据预处理到机器学习和数据可视化。以下是一个简单的示例，展示了如何使用Python进行数据科学任务：

1. 数据预处理：

   import pandas as pd

   # 读取数据
   data = pd.read_csv('data.csv')

   # 数据清洗
   data.dropna()  # 删除缺失值
   data.drop_duplicates()  # 删除重复值

   # 特征工程
   data['new_feature'] = data['feature1'] + data['feature2']  # 创建新特征

   # 数据转换
   data['category'] = data['category'].astype('category')  # 将列转换为分类类型

2. 机器学习模型训练：

   from sklearn.model_selection import train_test_split
   from sklearn.linear_model import LogisticRegression

   # 划分训练集和测试集
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[['feature1', 'feature2']], data['label'], test_size=0.2)

   # 创建并训练模型
   model = LogisticRegression()
   model.fit(X_train, y_train)

3. 数据可视化：

   import matplotlib.pyplot as plt

   # 绘制柱状图
   plt.bar(data['category'], data['count'])
   plt.xlabel('Category')
   plt.ylabel('Count')
   plt.title('Category Count')
   plt.show()

这只是一个简单的示例，实际的数据科学大作业可能涉及更复杂的任务和技术。希望这个示例能给您提供一些启示。