【基础】Python数据可视化：实战项目示例

# 1. Python数据可视化概述**

数据可视化是一种将数据转化为图形或图表形式的强大技术，使复杂的数据易于理解和分析。Python提供了丰富的库和工具，使数据可视化变得轻而易举。本章将提供Python数据可视化的概述，介绍其重要性、优势和应用场景。

# 2. Python数据可视化工具和库**

**2.1 Matplotlib：基本绘图和图表**

Matplotlib是Python中用于创建基本绘图和图表的最流行库之一。它提供了广泛的绘图功能，包括折线图、散点图、直方图、饼图和条形图。

**2.1.1 折线图、散点图和直方图**

折线图用于显示数据的趋势，散点图用于展示两个变量之间的关系，直方图用于显示数据的分布。Matplotlib提供了创建这些图表的高级函数，例如`plt.plot()`、`plt.scatter()`和`plt.hist()`。

# 导入Matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建折线图
plt.plot([1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8])
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('折线图')
plt.show()

# 创建散点图
plt.scatter([1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8])
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('散点图')
plt.show()

# 创建直方图
plt.hist([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
plt.xlabel('Data')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('直方图')
plt.show()

**2.1.2 图例、标题和标签**

图例用于标识图表中的不同数据集，标题用于提供图表的高级描述，标签用于标记轴和数据点。Matplotlib提供了添加这些元素的简单方法，例如`plt.legend()`、`plt.title()`和`plt.xlabel()`。

# 添加图例
plt.plot([1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], label='Dataset 1')
plt.plot([1, 2, 3, 4], [9, 10, 11, 12], label='Dataset 2')
plt.legend()

# 添加标题
plt.title('图表标题')

# 添加标签
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')

# 3. Python数据可视化实战项目**

### 3.1 探索性数据分析（EDA）

探索性数据分析（EDA）是数据分析过程中至关重要的一步，它可以帮助我们了解数据的分布、异常值和潜在模式。在Python中，我们可以使用Pandas和Seaborn等库进行EDA。

#### 3.1.1 数据加载和预处理

首先，我们需要加载数据并进行预处理。我们可以使用Pandas的`read_csv()`函数从CSV文件中加载数据，然后使用`head()`和`info()`函数查看数据的前几行和基本信息。

import pandas as pd

# 加载数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 查看数据的前几行
print(df.head())

# 查看数据的基本信息
print(df.info())

接下来，我们可以使用`describe()`函数查看数据的统计信息，包括均值、中位数、最大值和最小值等。

# 查看数据的统计信息
print(df.describe())

#### 3.1.2 数据分布和异常值检测

为了了解数据的分布，我们