Python数据分析实战：处理缺失值与探索性分析

"本资源主要介绍如何利用Python进行数据分析，以USA.gov提供的匿名用户数据和MovieLens电影评分数据为例，涵盖了数据预处理、数据清洗、数据归一化、透视表运用以及统计分析等方面的知识点。" 在数据分析领域，Python是一种强大的工具，本示例将指导你如何使用Python对数据进行深入探索。首先，我们处理USA.gov通过Bitly收集的匿名用户数据。该数据集中的`tz`字段包含了时区信息，但在处理过程中发现存在缺失值和空值。为确保数据完整性，我们需要先填充缺失值，通常可以采用中位数、平均值或众数等方法。对于空值，根据具体情况决定是填充还是删除，本例中选择删除`a`字段的缺失值，因为该字段包含浏览器、设备和应用信息，缺失值可能不具代表性。 接着，为了对比Windows与非Windows用户的分布，我们需要从`a`字段中提取出'Windows'字符串。在处理数据差异悬殊的情况时，为了更好地观察系统差异，我们执行数据归一化，使不同区域的数据在同一尺度上比较。 对于MovieLens的电影评分数据，我们可以使用透视表来快速获取不同性别对各电影的平均评分。透视表是一种强大的数据分析工具，它能够进行复杂的数据汇总和分类统计。此外，我们关注那些评分数量较少的电影，通过计算评分数据的二分位点来筛选出评价次数较多的电影。进一步，我们分析男女观众对电影的评分差异，通过计算评分的方差来找出争议较大的影片。 在另一份数据——USBabyNames中，我们关注每年男女婴儿的出生情况。为了观察名字的流行度变化，我们可以计算每个名字在特定年份的比例，并分组统计最受欢迎的前100个名字。通过对选定名字的年份趋势分析，可以发现名字的流行趋势随着时间的推移而变化，现代家长在给孩子取名时更加注重个性化。 最后，通过计算名字频率的分位数，我们发现新生儿名字的多样性在增加。例如，在2016年，最常见的名字所占比例显著下降，说明名字的选择变得更加多样化。这种趋势可以通过计算占据新生儿前25%的名字数量进一步证实。 本示例展示了Python在数据清洗、数据预处理、统计分析和可视化等方面的应用，有助于初学者掌握数据分析的基本流程和技巧。