Python数据分析与可视化：探索数据，发现洞察

# 1. Python数据分析基础

Python是一种广泛应用于数据分析领域的编程语言，它提供了丰富的库和工具，使数据处理、探索和建模变得更加容易。本章将介绍Python数据分析的基础知识，包括：

- Python数据类型和数据结构
- 数据输入和输出
- 数据操作和转换
- NumPy和Pandas库的介绍

# 2. Python数据探索与预处理**

**2.1 数据读取与清洗**

**2.1.1 数据源的加载**

Python提供了一系列内置函数和第三方库来加载不同格式的数据源，例如：

# 从CSV文件加载数据
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')

# 从Excel文件加载数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 从SQL数据库加载数据
import sqlalchemy
engine = sqlalchemy.create_engine('sqlite:///data.db')
df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM table_name', engine)

**2.1.2 数据缺失值的处理**

缺失值是数据分析中常见的挑战。Python提供了多种处理缺失值的方法，包括：

* **删除缺失值：**使用`dropna()`函数删除包含缺失值的行或列。
* **填充缺失值：**使用`fillna()`函数用特定值（如均值、中位数或众数）填充缺失值。
* **插补缺失值：**使用`interpolate()`函数根据相邻值插补缺失值。

**2.1.3 数据类型转换**

确保数据类型与预期的一致非常重要。Python提供了`astype()`函数来转换数据类型，例如：

# 将字符串列转换为整数
df['age'] = df['age'].astype(int)

# 将浮点列转换为布尔值
df['is_active'] = df['is_active'].astype(bool)

**2.2 数据探索与可视化**

**2.2.1 数据分布分析**

数据分布分析有助于了解数据的中心趋势、离散程度和异常值。Python提供了以下函数进行分布分析：

* **描述性统计：**`describe()`函数提供数据的统计摘要，包括均值、中位数、标准差等。
* **直方图：**`hist()`函数绘制数据分布的直方图，显示每个值出现的频率。
* **箱线图：**`boxplot()`函数绘制箱线图，展示数据的分布、中位数和四分位数。

**2.2.2 相关性分析**

相关性分析用于衡量不同变量之间的线性关系。Python提供了`corr()`函数计算相关系数矩阵：

# 计算相关系数矩阵
corr_matrix = df.corr()

# 可视化相关性热图
import seaborn as sns
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True)

**2.2.3 数据可视化技术**

Python提供了丰富的可视化库，例如Matplotlib、Seaborn和Plotly，可以创建各种类型的图表和图形：

* **折线图：**`plot()`函数绘制折线图，展示数据随时间的变化。
* **散点图：**`scatterplot()`函数绘制散点图，展示两个变量之间的关系。
* **饼图：**`pie()`函数绘制饼图，展示不同类别的数据分布。

# 3.1 监督学习模型

监督学习模型是一种机器学习模型，它使用标记数据进行训练，其中每个数据点都与一个已知的目标变量相关联。训练后，模型可以预测新数据的目标变量。监督学习模型广泛用