欢迎来到 Python 数据科学基础教程！在这个教程中，我们将带你了解 Python 在数据科学领域的应用，包括数据处理、分析和可视化等。

数据处理

数据处理是数据科学的基础，以下是一些常用的数据处理方法：

  • 数据清洗：去除无效、重复或错误的数据。
  • 数据转换：将数据转换为适合分析的形式。
  • 数据集成：将来自不同源的数据合并在一起。

数据清洗示例

import pandas as pd

# 假设有一个包含错误数据的 DataFrame
data = pd.DataFrame({
    'Age': [25, 30, 'unknown', 45, 50]
})

# 清洗数据，去除非数字年龄
data['Age'] = data['Age'].replace('unknown', pd.NA).fillna(0).astype(int)

数据分析

数据分析是数据科学的核心，以下是一些常用的数据分析方法：

  • 描述性统计：描述数据的集中趋势和离散程度。
  • 推断性统计：根据样本数据推断总体特征。
  • 机器学习：使用算法从数据中学习并做出预测。

描述性统计示例

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.DataFrame({
    'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
    'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000, 90000]
})

# 计算年龄和薪水的描述性统计
age_stats = data['Age'].describe()
salary_stats = data['Salary'].describe()

print(age_stats)
print(salary_stats)

数据可视化

数据可视化是帮助人们理解数据的重要工具，以下是一些常用的数据可视化方法：

  • 条形图：用于比较不同类别的数据。
  • 折线图：用于展示数据随时间的变化趋势。
  • 散点图：用于展示两个变量之间的关系。

条形图示例

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
    'Category': ['A', 'B', 'C', 'D'],
    'Values': [10, 20, 30, 40]
})

plt.bar(data['Category'], data['Values'])
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Values')
plt.title('Bar Chart Example')
plt.show()

扩展阅读

想要了解更多关于 Python 数据科学的知识，可以访问我们的 Python 数据科学进阶教程。