Python Pandas：实战数据读取与基本统计分析

在《Python数据分析与应用》的实训Pandas统计分析基础课程中，学员将通过实际操作学习如何利用Pandas这一强大的数据处理库进行数据的初步探索和分析。实训的主要任务是读取并查看P2P网络贷款数据主表，以此为基础进行一系列的数据处理和理解。 首先，目标是掌握CSV数据的读取方法。通过`pd.read_csv()`函数，学员会学会从指定路径读取数据，并设置适当的编码（如GBK），确保正确处理中文字符。这里涉及到的两个数据表，Master表、Userupdate表和LogInfo表分别包含了网络贷款用户的主信息、用户信息更新以及登录信息。 在数据探索阶段，学员要学会使用Pandas DataFrame的关键属性和方法。`ndim`属性用于获取数据对象的维度，`shape`属性则返回数据的行数和列数，展示数据的结构。此外，`memory_usage()`方法用来计算数据占内存的大小，帮助评估数据的存储需求和性能影响。 通过调用`describe()`方法，学员将学习如何执行描述性统计分析，这是理解数据分布和集中趋势的重要手段。这个方法会汇总数值列的统计信息，包括计数、平均值、标准差、最小值、25%分位数、中位数、75%分位数和最大值，有助于识别异常值和数据模式。 在任务需求说明部分，要求学员探究数据的基本信息，找出数据的整体分布趋势和类属关系，以便发现潜在的数据关联。这涉及到对数据之间可能存在相关性的理解，比如用户特征与贷款行为、用户更新频率与活跃度等。 额外的练习部分，学员被鼓励探索DataFrame的其他属性，如索引(index)、列名(columns)等，这些都会增强他们对数据结构的掌握。例如，`Master.i`可能是索引列的别名，进一步学习这些属性有助于加深对数据的深入理解。 通过这个实训任务，学员不仅可以提升Python编程技能，还将深化对数据预处理、数据清洗和数据分析的理解，为后续的数据挖掘和建模工作打下坚实的基础。