python数据驱动例子

一个简单的 Python 数据驱动的例子是通过使用 Pandas 库来处理和分析数据。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据清洗
data.dropna(inplace=True)

# 数据分析
mean_age = data['age'].mean()
max_income = data['income'].max()

# 数据可视化
data.plot(kind='scatter', x='age', y='income')

在这个例子中，我们首先使用 Pandas 库中的 `read_csv` 函数读取数据，然后对数据进行清洗，例如删除缺失值。接下来，我们使用 Pandas 库的内置函数来分析数据，例如计算平均年龄和最高收入。最后，我们使用 Pandas 库的绘图功能可视化数据，例如绘制年龄与收入之间的散点图。

这个例子中的数据驱动意味着我们使用数据来驱动我们的决策和行动。我们首先收集数据，然后清洗和分析数据，最后根据数据结果采取行动。