Python数据分析实战：从数据中提取洞察力，做出更明智的决策

# 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：**

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[