：Windows 10 上 Python 数据科学：从数据分析到机器学习，数据挖掘全流程

# 1. Python 数据科学简介

数据科学是一个新兴的领域，它将编程、统计和领域知识相结合，从数据中提取有价值的见解。Python 凭借其丰富的库和易于使用的语法，已成为数据科学家的首选语言。

本章将介绍数据科学的基本概念，以及 Python 在数据科学中的应用。我们将探讨数据科学生命周期的各个阶段，包括数据获取、预处理、探索、建模和部署。此外，我们还将重点介绍 Python 中用于数据科学任务的关键库，如 NumPy、Pandas 和 Matplotlib。

# 2. Python 数据分析基础

### 2.1 数据获取和预处理

#### 2.1.1 数据源的识别和获取

数据分析的第一步是识别和获取相关数据。数据源可以是：

- **结构化数据：**存储在数据库、电子表格或CSV文件中的数据。
- **非结构化数据：**文本、图像、音频和视频等格式的数据。

获取数据的方法包括：

- **手动收集：**从网站、API或调查中手动收集数据。
- **数据爬取：**使用脚本或工具从网站或在线平台自动提取数据。
- **数据集成：**将来自不同来源的数据合并到一个中央存储库中。

#### 2.1.2 数据的清洗和转换

获取数据后，需要对其进行清洗和转换以使其适合分析。清洗步骤包括：

- **删除重复数据：**识别并删除重复的记录。
- **处理缺失值：**处理缺失值，如填充平均值或中位数。
- **数据类型转换：**将数据转换为适当的数据类型，如数字、日期或字符串。

转换步骤包括：

- **特征工程：**创建新的特征或转换现有特征以提高模型性能。
- **数据标准化：**将数据值缩放或标准化到一个共同的范围。
- **数据归一化：**将数据值转换为 0 到 1 之间的范围。

### 2.2 数据探索和可视化

#### 2.2.1 数据分布和统计分析

数据探索涉及分析数据的分布和计算统计量。分布分析包括：

- **直方图：**显示数据值的频率分布。
- **箱线图：**显示数据的中心趋势、离散度和异常值。
- **散点图：**显示两个变量之间的关系。

统计分析包括：

- **均值：**数据的平均值。
- **中位数：**数据的中间值。
- **标准差：**数据的离散程度。
- **相关系数：**两个变量之间相关性的度量。

#### 2.2.2 数据可视化技术

数据可视化是将数据转换为图形表示以发现模式和趋势。常用技术包括：

- **折线图：**显示数据随时间的变化。
- **条形图：**比较不同类别的数据。
- **饼图：**显示数据的比例分布。
- **热图：**显示数据的矩阵表示。
- **交互式可视化：**允许用户与可视化进行交互以探索数据。

# 导入数据分析库
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 数据分布分析
df['age'].hist()
plt.title('年龄分布')
plt.xlabel('年龄')
plt.ylabel('频率')
plt.show()

# 统计分析
print('平均年龄：', df['age'].mean())
print('中位年龄：', df['age'].median())
print('年龄标准差：', df['age'].std())

# 数据可视化
df.plot(kind='scatter', x='age', y='salary')
pl