jupyter notebooks数据处理

### 如何在Jupyter Notebooks中进行数据处理

#### 启动Jupyter Notebook
要在Jupyter Notebook环境中开始数据处理，需先启动Jupyter服务。这可以通过命令行完成，输入`jupyter notebook`来开启基于Web界面的服务[^1]。

#### 创建新Notebook
一旦进入Jupyter Notebook的主页，点击右上角的新建按钮并选择Python版本创建一个新的Notebook文档。这个新的文档将成为编写和执行Python代码的地方，同时也允许嵌入Markdown文本描述分析过程或记录发现。

#### 导入库和支持包
为了有效地处理数据，在第一个代码单元格导入必要的库是非常重要的操作之一。Pandas、NumPy以及Matplotlib是最常用的几个工具集：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

上述代码片段展示了如何加载pandas（用于数据分析）、numpy（提供多维数组对象）和matplotlib（绘制图表）。最后一行使得生成的图形可以直接显示在笔记本内部而不是弹出窗口[^4]。

#### 加载数据集
接下来就是读取实际的数据文件到内存中以便后续的操作。假设有一个CSV格式的数据表存储于当前目录下名为"data.csv":

data = pd.read_csv('data.csv')
print(data.head())

这段脚本利用pandas函数`read_csv()`把外部表格转化为DataFrame结构，并通过调用`.head()`方法预览前几条记录确认无误。

#### 数据清洗与准备
真实世界里的原始资料往往存在缺失值或其他质量问题，所以清理阶段必不可少。这里简单列举几种常见的修正措施:

- 处理丢失的信息：填充平均数/众数或是删除含有空缺项的整行；

  data.fillna(value=data.mean(), inplace=True)

- 转换特定列的数据类型以适应计算需求；

  data['column_name'] = data['column_name'].astype(int)

- 去除重复样本防止统计偏差；

  data.drop_duplicates(inplace=True)

这些基本技巧有助于提高下游任务的质量和效率。

#### 探索性数据分析(EDA)
有了干净整齐的数据集后就可以开展初步探索了。可视化手段能够帮助直观理解分布特征、识别异常模式等重要信息。例如，制作直方图观察数值型属性的变化趋势：

plt.hist(data['age'], bins=20, alpha=0.7, color='blue', edgecolor='black')
plt.title('Age Distribution')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

此部分强调的是灵活运用各种绘图功能揭示隐藏规律，从而指导下一步策略制定。

#### 应用高级算法模型
当完成了前期准备工作之后，便可以根据具体目标挑选合适的机器学习框架实施预测建模等工作流。Scikit-Learn作为最流行的ML库之一，提供了丰富的分类回归估计器供开发者选用。

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression().fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)

以上实例说明了怎样分割训练集合测试集并对线性关系建立简单的回归拟合。