Python数据分析实战宝典：从数据预处理到建模，释放数据价值

# 1. Python数据分析基础**

Python是一种广泛用于数据分析的高级编程语言。它具有丰富的库和工具，使数据处理、分析和可视化变得简单高效。

数据分析涉及使用各种技术来从数据中提取有价值的见解。Python提供了一系列库，如Pandas和NumPy，用于数据操作、数值计算和数据可视化。这些库使数据分析人员能够轻松地加载、清理、转换和分析数据。

此外，Python还支持机器学习算法，使数据分析人员能够构建预测模型和发现数据中的模式。通过利用Python的强大功能，数据分析人员可以有效地处理复杂的数据集，并从数据中提取有价值的见解。

# 2. 数据预处理与探索

数据预处理和探索是数据分析过程中至关重要的一步，它为后续的建模和分析奠定基础。本节将深入探讨数据清理、转换、探索和可视化的技术。

### 2.1 数据清理与转换

数据清理和转换旨在处理原始数据中的不一致、缺失和错误，使其适合分析。

#### 2.1.1 缺失值处理

缺失值是数据分析中常见的挑战。处理缺失值的方法包括：

- **删除法：**对于缺失值较多的行或列，可以考虑删除它们。
- **插补法：**用其他值（如均值、中位数或众数）填充缺失值。
- **建模法：**使用机器学习模型预测缺失值。

import pandas as pd

# 导入数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 统计缺失值
print(df.isnull().sum())

# 删除缺失值较多的行
df = df.dropna(thresh=5)  # 保留至少有 5 个非缺失值的行的行

# 用均值填充缺失值
df['age'].fillna(df['age'].mean(), inplace=True)

#### 2.1.2 异常值处理

异常值是指明显偏离数据分布的极端值。处理异常值的方法包括：

- **删除法：**对于严重影响分析的异常值，可以考虑删除它们。
- **Winsorization：**将异常值截断到一定范围，使其接近正常值。
- **标准化：**将异常值缩放或标准化，使其与其他值更接近。

import numpy as np

# 识别异常值
outliers = df[(df['age'] > 100) | (df['age'] < 18)]

# 删除异常值
df = df.drop(outliers.index)

# Winsorization
df['age'] = np.clip(df['age'], 18, 100)

# 标准化
df['age'] = (df['age'] - df['age'].mean()) / df['age'].std()

#### 2.1.3 数据类型转换

数据类型转换是将数据从一种类型转换为另一种类型。常见的转换包括：

- **字符串到数字：**使用 `pd.to_numeric()` 将字符串转换为数字。
- **数字到字符串：**使用 `df['column'].astype(str)` 将数字转换为字符串。
- **日期时间转换：**使用 `pd.to_datetime()` 将字符串转换为日期时间对象。

# 字符串到数字
df['age'] = pd.to_numeric(df['age'], errors='coerce')  # 忽略无法转换的值

# 数字到字符串
df['gender'] = df['gender'].astype(str)

# 日期时间转换
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

### 2.2 数据探索与可视化

数据探索和可视化有助于理解数据的分布、趋势和关系。

#### 2.2.1 数据分布分析

数据分布分析描述了数据的分布情况。常用的方法包括：

- **直方图：**显示数据的频率分布。
- **盒形图：**展示数据的中心趋势、四分位数和异常值。
- **核密度估计：**平滑数据分布，显示其概率密度。

import matplotlib.pyplot as plt

# 直方图
plt.hist(df['age'])
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

# 盒形图
plt.boxplot(df['age'])
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Value')
plt.show()

# 核密度估计
sns.kdeplot(df['age'])
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Density')
plt.show()

#### 2.2.2 相关性分析

相关性分析测量两个变量之间的线性关系。常用的方法包括：

- **皮尔逊相关系数：**衡量两个变量之间的线性相关程度。
- **斯皮尔曼相关系数：**衡量两个变量之间的单调相关程度。
- **肯德尔相关系数：**衡量两个变量之间的等级相关程度。

# 皮尔逊相关系数
corr = df[['age', 'income']].corr()
print(corr)

# 斯皮尔曼相关系数
corr_spearman