方盛俊:计算思维导论实验1 - VSCode、Python与Pandas配置与应用
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更新于2024-08-05
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在本次计算思维导论实验中,学生方盛俊针对课程编号201300035进行了深入实践。实验的主要目标是熟悉并配置开发环境,以便进行数据分析。首先,他指导学员们安装了基础的开发工具,包括Visual Studio Code (VSCode),这是一种轻量级且功能强大的代码编辑器,特别适合Python和Jupyter Notebook的开发。
Jupyter Notebook是一个交互式的数据分析和可视化平台,支持多种编程语言,包括Python,它在此实验中扮演了关键角色。安装Numpy和Pandas库也是必不可少的,因为Numpy提供了高效的数组操作,而Pandas则是数据处理和数据分析的核心库,能够方便地进行数据清洗、转换和分析。
在实验中,学习者被引导导入了Numpy和Pandas库,并设置了警告过滤机制,以忽略一些不必要的提示。接着,他们通过代码展示了如何导入数据集,这是一个包含20个字段(如State、Account length等)的DataFrame,共3333行,表示了一个电信公司的客户数据,涵盖了各种计费信息、通话记录和客户服务数据。
DataFrame是一种二维表格型数据结构,它存储的是表格数据,每个列可以是不同类型的变量,如分类变量(如州名)、数值变量(如通话分钟数),并且具有索引系统,便于数据的检索和操作。在这个阶段,学生们可能已经开始探索数据的结构,理解如何通过Pandas函数进行数据预处理和基本统计分析,比如查看数据前几行、数据类型以及缺失值处理等。
此外,实验可能还会涉及到数据清洗、数据透视表、聚合函数的使用,以及可能的基础数据可视化,例如使用matplotlib或seaborn库来创建图表展示客户行为模式。对于像“Churn”这样的列,可能是指客户流失率,是预测分析和客户保留策略中的重要指标。
这个实验着重于将理论的计算思维应用到实际的数据分析场景中,让学生掌握使用Python和相关库进行数据处理、分析和可视化的基本技能,为后续的机器学习或数据科学项目打下坚实的基础。
2022-08-03 上传
2022-09-21 上传
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2019-09-11 上传
2021-08-26 上传
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