Python数据分析实战指南：掌握数据处理与可视化技巧（附实战案例）

# 1. Python数据分析基础

Python是一种强大的编程语言，广泛用于数据分析和科学计算。它提供了丰富的库和工具，可以轻松高效地处理和分析数据。本章将介绍Python数据分析的基础知识，包括：

- Python数据结构：列表、元组、字典、NumPy数组和Pandas数据框。
- 数据处理和清洗：使用Pandas进行数据读取、预处理和探索性数据分析。
- 数据可视化：使用Matplotlib和Seaborn创建各种图表和图形，以直观地展示数据。

# 2. Python数据处理与清洗

### 2.1 数据读取与加载

#### 2.1.1 文件读取

**Pandas** 库提供了 `read_csv()` 函数来读取 CSV 文件。该函数的参数包括：

- `filepath`: CSV 文件路径
- `sep`: 分隔符（默认为逗号）
- `header`: 指定是否包含标题行（默认为 True）
- `index_col`: 指定要作为索引的列（默认为 0，表示第一列）

**代码块：**

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', sep=',', header=True, index_col=0)

**逻辑分析：**

该代码读取名为 `data.csv` 的 CSV 文件，使用逗号作为分隔符，将第一行作为标题行，并使用第一列作为索引。

#### 2.1.2 数据库读取

**SQLAlchemy** 库提供了与数据库交互的接口。要从数据库中读取数据，可以使用 `read_sql()` 函数。该函数的参数包括：

- `sql`: 要执行的 SQL 查询
- `con`: 数据库连接对象
- `index_col`: 指定要作为索引的列（默认为 None）

**代码块：**

import sqlalchemy as sa

engine = sa.create_engine('postgresql://user:password@host:port/database')
df = pd.read_sql('SELECT * FROM table', con=engine, index_col='id')

**逻辑分析：**

该代码从名为 `table` 的数据库表中读取所有行，使用 `id` 列作为索引。

### 2.2 数据预处理

#### 2.2.1 缺失值处理

缺失值是数据集中常见的问题。处理缺失值的方法包括：

- **删除缺失值：** 如果缺失值数量较少，可以删除包含缺失值的记录。
- **填充缺失值：** 使用均值、中位数或众数等统计量填充缺失值。
- **插补缺失值：** 使用插值技术（如线性插值或样条插值）估计缺失值。

**代码块：**

# 删除包含缺失值的记录
df = df.dropna()

# 用均值填充缺失值
df['age'].fillna(df['age'].mean(), inplace=True)

# 用线性插值填充缺失值
df['salary'].interpolate(method='linear', inplace=True)

**逻辑分析：**

该代码分别演示了删除缺失值、用均值填充缺失值和用线性插值填充缺失值。

#### 2.2.2 重复值处理

重复值也是数据集中常见的问题。处理重复值的方法包括：

- **删除重复值：** 删除重复的记录。
- **保留第一个重复值：** 保留第一次出现的重复值，删除其他重复值。
- **保留最后一个重复值：** 保留最后一次出现的重复值，删除其他重复值。

**代码块：**

# 删除重复值
df = df.drop_duplicates()

# 保留第一个重复值
df = df.drop_duplicates(keep='first')

# 保留最后一个重复值
df = df.drop_duplicates(keep='last')

**逻辑分析：**

该代码分别演示了删除重复值、保留第一个重复值和保留最后一个重复值。

#### 2.2.3 数据类型转换

数据类型转换是将数据从一种类型转换为另一种类型。常见的转换包括：

- **数值