python探索性数据分析简述

Python探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA）是指在进行数据分析之前，对数据进行探索性研究，以便更好地理解数据。Python作为一种通用的编程语言，具有丰富的数据科学生态系统和工具，因此在Python中进行EDA非常流行。

Python探索性数据分析通常包括以下步骤：

1. 数据收集：从各种数据源中获取数据，包括文件、数据库、API等。

2. 数据清洗：对数据进行清洗和处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据类型转换等。

3. 探索性分析：通过可视化和统计方法对数据进行探索性分析，包括单变量和多变量分析等。

4. 数据可视化：使用Python中的数据可视化工具，如matplotlib、seaborn等，对数据进行可视化呈现，帮助我们更好地理解数据。

5. 数据建模：基于探索性分析得到的结论，建立数据模型，进行预测和分析。

Python探索性数据分析可以帮助我们更好地理解数据，发现潜在的关联和趋势，为后续的数据建模和分析提供基础。