Python数据分析实战:从数据中提取洞察力,做出更明智的决策

发布时间: 2024-06-18 22:49:48 阅读量: 36 订阅数: 38
![Python数据分析实战:从数据中提取洞察力,做出更明智的决策](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/a12c695f8b68033fc45008ede036b653.png) # 1. Python数据分析概述** Python是一种功能强大的编程语言,它在数据分析领域得到了广泛的应用。它提供了丰富的库和工具,使数据科学家和分析师能够轻松地执行数据获取、预处理、分析和可视化等任务。 本章将介绍Python数据分析的基础知识,包括: - Python数据分析的优势和局限性 - Python数据分析的应用场景 - Python数据分析工具和库的概述 # 2. 数据获取和预处理 ### 2.1 数据源和数据类型 在数据分析中,数据获取是至关重要的第一步。数据可以来自各种来源,包括: - **结构化数据:**存储在数据库或电子表格中的数据,具有明确的结构和模式。 - **非结构化数据:**文本、图像、视频等形式的数据,没有明确的结构。 - **半结构化数据:**介于结构化和非结构化数据之间的数据,具有部分结构,如JSON或XML。 数据类型决定了数据如何存储和处理。常见的 Python 数据类型包括: - **数值类型:**int、float、complex - **序列类型:**list、tuple、set、dict - **布尔类型:**True、False - **文本类型:**str ### 2.2 数据清理和转换 数据清理和转换是数据分析中必不可少的步骤,涉及以下操作: - **数据清洗:**删除缺失值、异常值和重复值。 - **数据转换:**将数据转换为适合分析的格式,如将日期字符串转换为日期对象。 - **数据标准化:**确保数据一致,如将不同单位的货币转换为同一单位。 ### 2.3 数据探索和可视化 数据探索和可视化有助于理解数据的分布、趋势和异常值。常用的数据探索和可视化技术包括: - **描述性统计:**计算数据的中位数、平均值、标准差等统计量。 - **数据可视化:**使用图表和图形来展示数据,如条形图、散点图、直方图。 - **交互式可视化:**允许用户与可视化进行交互,如过滤数据或更改视图。 **代码块:** ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 df = pd.read_csv('data.csv') # 数据探索 print(df.head()) # 查看前几行数据 print(df.info()) # 查看数据类型和缺失值 # 数据可视化 df[ ```
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李_涛

知名公司架构师
拥有多年在大型科技公司的工作经验,曾在多个大厂担任技术主管和架构师一职。擅长设计和开发高效稳定的后端系统,熟练掌握多种后端开发语言和框架,包括Java、Python、Spring、Django等。精通关系型数据库和NoSQL数据库的设计和优化,能够有效地处理海量数据和复杂查询。
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