：Windows 10 上 Python 数据分析：从数据导入到可视化，数据处理全攻略

# 1. Python 数据分析概述**

数据分析已成为现代商业和科学研究中不可或缺的一部分。Python 以其强大的数据处理能力和丰富的库生态系统，成为数据分析的理想选择。

本节将概述 Python 数据分析的基本概念和流程，包括：

- 数据分析的定义和重要性
- Python 在数据分析中的优势
- Python 数据分析流程：数据导入、预处理、探索、建模和可视化

# 2. 数据导入与预处理

### 2.1 数据源类型与导入方式

数据分析的第一步是将数据从各种来源导入到Python环境中。常见的数据源类型包括：

- **CSV（逗号分隔值）文件：**一种简单的文本文件，其中数据以逗号分隔。
- **Excel 文件：**一种电子表格文件，其中数据存储在单元格中。
- **JSON（JavaScript 对象表示法）文件：**一种基于文本的数据格式，用于表示对象和数据结构。
- **数据库：**一种存储和管理结构化数据的系统。

#### 2.1.1 CSV、Excel、JSON 文件导入

使用 `pandas` 库可以轻松地从 CSV、Excel 和 JSON 文件导入数据：

import pandas as pd

# 从 CSV 文件导入
df = pd.read_csv('data.csv')

# 从 Excel 文件导入
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 从 JSON 文件导入
df = pd.read_json('data.json')

#### 2.1.2 数据库连接与数据提取

要从数据库中提取数据，可以使用 `sqlalchemy` 库：

import sqlalchemy

# 创建引擎连接
engine = sqlalchemy.create_engine('postgresql://user:password@host:port/database')

# 执行查询并获取结果
df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM table_name', engine)

### 2.2 数据预处理技术

数据预处理是数据分析中至关重要的一步，它可以提高数据质量并改善分析结果。常见的预处理技术包括：

#### 2.2.1 数据清洗与缺失值处理

数据清洗涉及删除或更正错误、不一致或重复的数据。缺失值处理包括填充缺失值或删除包含缺失值的行或列。

# 删除包含缺失值的列
df.dropna(axis=1, inplace=True)

# 填充缺失值
df['missing_column'].fillna(df['missing_column'].mean(), inplace=True)

#### 2.2.2 数据转换与特征工程

数据转换涉及将数据转换为更适合分析的形式。特征工程包括创建新特征或修改现有特征以提高模型性能。

# 创建新特征
df['new_feature'] = df['feature1'] + df['feature2']

# 转换特征
df['categorical_feature'] = df['categorical_feature'].astype('category