数据清理与多元线性回归实战：期末考试代码解析

本资源是一份关于数据清理和多元线性回归的期末考试代码笔记，主要使用Python的数据处理和分析库进行操作，如Numpy、Pandas、Scipy、Matplotlib、Seaborn以及Scikit-learn。示例中加载了一个名为'students.csv'的数据集，并对其中的部分列进行了删除，然后对数据进行了初步的信息检查和预处理。 在数据清理部分，首先导入了必要的库，如Numpy用于数值计算，Pandas用于数据操作，Scipy的stats模块用于统计分析，Matplotlib和Seaborn则用于数据可视化。接着，通过`pd.read_excel()`函数读取了CSV文件，展示了数据的前10行，并列举了所有列名。为了简化数据集，创建了一个名为'drop_list'的列表，包含要删除的列，这些列包括个人ID、教育项目、学科研究、出生地、工作关系等。使用`df.drop()`函数删除了这些列，并使用`inplace=True`参数确保在原始DataFrame上进行修改。 在数据预处理阶段，使用`df.info()`查看数据的基本信息，如每列的数据类型和非空值数量。此外，还展示了'low_salary_range'列的部分内容，说明数据可能包含字符串，因此对'low_salary_range'列进行了进一步处理，使用`str.replace()`方法替换字符串中的特定内容，可能是为了标准化薪资范围的表示方式。 接下来，笔记可能涉及多元线性回归的实现。这部分未在提供的内容中展示，但在实际应用中，通常会涉及数据的标准化、模型训练（使用Scikit-learn的`linear_model`模块）、模型评估（例如通过`mean_squared_error`计算均方误差）以及可能的数据可视化来理解模型的预测效果和变量之间的关系。 总结来说，这份笔记涵盖了数据清理的关键步骤，如选择性地删除无关列，以及预处理操作，如字符串处理，这些都是数据分析和建模前的重要准备。同时，笔记还暗示了将进行多元线性回归分析，这是统计学中一种常见的预测模型，常用于探索多个自变量与一个因变量之间的关系。在实际的期末考试中，学生可能需要展示如何运用这些技能解决实际问题或分析数据集。