python数据分析代码实例

以下是一个简单的 Python 数据分析代码实例，使用 Pandas 和 Matplotlib 库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 查看数据前 5 行
print(data.head())

# 描述性统计分析
print(data.describe())

# 绘制直方图
plt.hist(data['age'], bins=20)
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Count')
plt.show()

# 绘制散点图
plt.scatter(data['age'], data['income'])
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Income')
plt.show()

这个例子中，我们首先使用 Pandas 库读取名为 data.csv 的数据文件。接着，我们使用 .head() 方法查看前 5 行数据，使用 .describe() 方法进行描述性统计分析。然后，我们使用 Matplotlib 库绘制了一个关于年龄的直方图和一个关于年龄和收入的散点图。

相关问题

python数据分析项目实例

一个常见的Python数据分析项目实例是分析销售数据。以下是一个基本的步骤和代码示例：

1. 导入数据

使用pandas库导入数据集。例如，如果数据集是一个CSV文件，可以使用以下代码：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('sales_data.csv')

2. 数据清洗

对数据进行清洗，包括处理缺失值、去除重复数据、转换数据类型等。例如，如果需要处理缺失值，可以使用以下代码：

data = data.dropna()  # 删除包含缺失值的行

3. 数据可视化

使用Matplotlib或Seaborn等库绘制可视化图表，以便更好地理解数据。例如，如果需要绘制销售额的柱状图，可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

sales = data['Sales']
plt.bar(range(len(sales)), sales)
plt.show()

4. 数据分析

使用NumPy或Pandas等库进行数据分析。例如，如果需要计算销售额的均值和标准差，可以使用以下代码：

import numpy as np

mean_sales = np.mean(sales)
std_sales = np.std(sales)

5. 结论

根据数据分析得出结论，并将结果呈现给用户。例如，如果发现某个产品的销售额显著高于其他产品，可以建议公司将更多资源投入该产品的生产和推广。

以上是一个简单的Python数据分析项目实例，可以根据实际需求进行扩展和修改。

python聚类分析代码实例

以下是一个简单的 Python 聚类分析代码实例：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 生成随机数据
X = np.random.rand(100, 2)

# 聚类分析
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)

# 输出聚类结果
print(kmeans.labels_)

这段代码使用了 scikit-learn 库中的 KMeans 类进行聚类分析，将随机生成的 100 个二维数据分成了 3 类。