数据分析利器：Jupyter Notebook实战教程，从入门到精通

# 1. Jupyter Notebook简介

### 1.1 Jupyter Notebook概述

Jupyter Notebook是一个交互式计算环境，用于数据科学、机器学习和科学计算。它允许用户创建和共享包含可执行代码、可视化和注释的交互式文档。Jupyter Notebook使用基于Web的界面，使协作和知识共享变得容易。

### 1.2 Jupyter Notebook特点

* **交互性：**用户可以在Notebook中直接执行代码块，并立即查看结果。
* **可视化：**Notebook支持各种可视化工具，允许用户轻松探索和呈现数据。
* **协作：**Notebook可以轻松地与他人共享和协作，促进团队合作和知识共享。
* **可扩展性：**通过扩展和插件，Jupyter Notebook可以扩展其功能，以满足特定需求。

# 2. Jupyter Notebook基础操作

### 2.1 创建和管理Notebook

**创建Notebook**

* 打开Jupyter Notebook界面，点击"新建"按钮。
* 选择"Python 3"或其他所需的内核类型。
* 输入Notebook的名称，点击"创建"。

**管理Notebook**

* **重命名：**右键单击Notebook，选择"重命名"。
* **复制：**右键单击Notebook，选择"复制"。
* **删除：**右键单击Notebook，选择"删除"。
* **导出：**右键单击Notebook，选择"导出"，选择所需的导出格式（如.ipynb、.py、.html）。

### 2.2 Notebook界面和功能介绍

**界面布局**

* **左侧边栏：**显示文件列表、内核选择器、帮助文档等。
* **顶部工具栏：**包含文件操作、编辑、运行代码等功能按钮。
* **单元格：**代码、Markdown或其他内容的容器。

**单元格类型**

* **代码单元格：**用于编写和执行Python代码。
* **Markdown单元格：**用于格式化文本、添加注释和文档。
* **原始单元格：**用于显示未经处理的文本或代码。

### 2.3 Markdown语法和代码块的使用

**Markdown语法**

* **标题：**使用#号加空格，如# 标题1
* **列表：**使用*或-加空格，如* 项目1
* **链接：**使用[文本](链接)，如[Jupyter Notebook](https://jupyter.org)

**代码块**

* 使用三个反引号（```）包围代码块。
* 指定代码语言，如```python```。
* 代码块中可以包含注释，使用#号。

# 导入NumPy库
import numpy as np

# 创建一个NumPy数组
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 打印数组
print(array)

**逻辑分析：**

* 第一行导入NumPy库，别名为np。
* 第二行创建了一个包含[1, 2, 3, 4, 5]元素的NumPy数组。
* 第三行使用print()函数打印数组。

### 2.4 Jupyter Notebook的快捷键和命令

**快捷键**

* **运行单元格：**Shift+Enter
* **插入新单元格：**A
* **删除单元格：**D
* **切换单元格类型：**Y

**命令**

* **%run：**运行外部Python脚本。
* **%magic：**执行特定于内核的命令。
* **%matplotlib inline：**在Notebook中显示matplotlib图表。

# 3.1 数据导入和预处理

#### 3.1.1 数据文件读取和加载

在数据分析中，第一步通常是将数据从外部文件导入到 Jupyter Notebook 中。Jupyter Notebook 支持多种数据文件格式，包括 CSV、JSON、Excel 等。

以下代码演示了如何从 CSV 文件中读取数据：

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 打印数据的前 5 行
print(df.head())

**参数说明：**

* `pd.read_csv()` 函数用于读取