Python数据分析入门：从零基础到实战应用，掌握数据分析核心技能

# 1. Python数据分析基础**

Python是一种高级编程语言，以其易用性和广泛的库而闻名。在数据分析领域，Python提供了一套强大的工具，使数据科学家和分析师能够高效地处理、分析和可视化数据。

Python数据分析的基础包括：

- **数据结构：**Python提供各种数据结构，如列表、元组和字典，用于存储和组织数据。
- **数据处理：**Python提供了NumPy和Pandas等库，用于数据清洗、转换和操作。
- **数据可视化：**Matplotlib和Seaborn等库使数据科学家能够创建交互式和信息丰富的图表和图形。

# 2.1 数据获取与预处理

### 2.1.1 数据源的获取与连接

**数据源获取**

获取数据的第一步是确定数据源。常见的数据源包括：

- **数据库：**关系型数据库（如 MySQL、PostgreSQL）和非关系型数据库（如 MongoDB、Cassandra）
- **文件：** CSV、Excel、JSON 等
- **API：**提供编程接口的在线服务
- **爬虫：**从网站提取数据的自动化工具

**数据连接**

获取数据源后，需要使用适当的库或工具连接到数据源并提取数据。

- **数据库连接：**使用 `pandas.read_sql()` 或 `sqlalchemy` 等库连接到数据库。
- **文件读取：**使用 `pandas.read_csv()` 或 `openpyxl` 等库读取文件。
- **API 连接：**使用 `requests` 或 `urllib` 等库发送 HTTP 请求并获取数据。
- **爬虫：**使用 `BeautifulSoup` 或 `Scrapy` 等库解析 HTML 并提取数据。

### 2.1.2 数据清洗与转换

**数据清洗**

数据清洗涉及删除或更正数据中的错误、缺失值和异常值。常见的清洗操作包括：

- **删除缺失值：**使用 `dropna()` 或 `fillna()` 等方法删除缺失值。
- **处理异常值：**识别和替换或删除异常值，如使用 `z-score` 或 `IQR` 方法。
- **纠正错误：**使用正则表达式或其他方法纠正数据中的拼写错误或格式错误。

**数据转换**

数据转换涉及将数据转换为适合分析和建模的格式。常见的转换操作包括：

- **数据类型转换：**将数据转换为适当的数据类型，如使用 `astype()` 方法。
- **特征工程：**创建新的特征或转换现有特征以增强模型性能。
- **数据标准化和归一化：**将数据缩放到统一的范围内，以改善模型训练。

**代码示例：**

import pandas as pd

# 从 CSV 文件读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除缺失值
df = df.dropna()

# 纠正数据中的错误
df['age'] = df['age'].str.replace('yrs', '')

# 创建新特征
df['age_group'] = pd.cut(df['age'], bins=[0, 18, 30, 45, 60], labels=['0-18', '18-30', '30-45', '45-60'])

**逻辑分析：**

此代码示例演示了数据清洗和转换的步骤：

- 从 CSV 文件读取数据并存储在 `df` 数据框中。
- 使用 `dropna()` 删除所有包含缺失值的行。
- 使用正则表达式替换 `age` 列中 `yrs` 字符串，以纠正数据中的错误。
- 使用 `pd.cut()` 创建一个名为 `age_group` 的新特征，将年龄分为四个组。

# 3. Python数据分析实战应用

### 3.1 金融数据分析

#### 3.1.1 股票价格预测

股票价格预测是金融数据分析中的一个重要应用。通过分析历史股价数据，我们可以建立模型来预测未来的股价走势。

**代码示例：**

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import Lin