Python数据分析：从获取到清洗的实战指南

"Python数据分析常用方法手册" Python是一种广泛用于数据分析的语言，其丰富的库和简洁的语法使得处理和分析数据变得非常高效。以下是一些在Python中进行数据分析的关键知识点： 1. **数据获取**： - 数据获取是数据分析的第一步，这通常涉及到从各种来源如CSV文件、Excel表格、数据库或API获取数据。 - `pandas`库是Python中用于数据处理的核心库，它的`read_csv`、`read_excel`等函数可以方便地加载数据。 1. **查看数据属性**： - `Data.shape`用于查看数据框（DataFrame）的行数和列数。 - `Data.columns`返回数据框的所有列名。 - `Data.dtypes`展示每列数据的类型，如整数、浮点数、字符串或日期等。 2. **数据整理**： - 数据清洗和预处理是数据分析的关键步骤，包括数据类型的转换。例如，将日期字符串转换为`datetime`对象以便进行时间序列分析。 - 使用`df.shape`获取数据框的维度，`df.columns.size`获取列数，`df.iloc[:,0].size`获取行数。 - `df.loc`和`df.iloc`用于选择特定行和列。`df.loc`基于标签（列名），而`df.iloc`基于位置（索引）。 - 可以通过布尔索引（如`df[df['col3'] > 5]`）进行条件筛选，或者使用`DataFrame.ix`来访问特定行和列。 - 添加新列可以是简单的数学运算，如将现有列相加，或者计算现有列的比率等。 - 删除行或列使用`drop`函数，指定`axis=1`删除列，不指定或`axis=0`删除行。 3. **数据描述**： - 数据描述性统计包括计算均值、中位数、标准差、最大值、最小值等，这些都可以通过`df.describe()`得到。 - 对于时间序列数据，可能需要检查缺失值、异常值并进行填充或删除。 4. **数据分析**： - 分析数据通常涉及更复杂的统计操作，如相关性分析、回归分析、聚类、主成分分析等，这些可通过`pandas`和其他库如`numpy`、`scipy`、`statsmodels`、`sklearn`等实现。 - 数据可视化是数据分析的重要部分，`matplotlib`和`seaborn`库提供了丰富的图表选项。 5. **数据存储**： - 处理和分析后的数据可以使用`pandas`的`to_csv`、`to_excel`等功能保存到文件，或通过`sqlalchemy`库写入数据库。 6. **数据清洗**： - 数据清洗涉及处理缺失值（如用平均值、中位数填充或删除含有缺失值的行）、去除重复值、统一数据格式等。 7. **数据挖掘**： - 数据挖掘技术，如关联规则学习、分类、预测模型等，通常利用`sklearn`等机器学习库进行。 掌握这些Python数据分析的基本操作，将能够有效地进行数据探索、理解数据模式并得出有价值的洞察。