Python 数据分析示例

Python 是数据分析领域的首选编程语言之一。以下是一些 Python 数据分析示例，可以帮助您更好地理解如何使用 Python 进行数据分析。

示例 1: 使用 Pandas 进行数据分析

Pandas 是 Python 中用于数据分析的最流行的库之一。以下是一个简单的示例，展示如何使用 Pandas 读取数据、处理数据以及进行基本的数据分析。

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 显示数据的前几行
print(data.head())

# 对数据进行简单的统计分析
print(data.describe())

# 数据筛选
filtered_data = data[data['column_name'] > threshold]

示例 2: 使用 Matplotlib 进行数据可视化

Matplotlib 是 Python 中用于数据可视化的一个库。以下是一个示例，展示如何使用 Matplotlib 绘制简单的图表。

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

# 绘制图表
plt.plot(x, y)
plt.show()

示例 3: 使用 Scikit-learn 进行机器学习

Scikit-learn 是 Python 中用于机器学习的库之一。以下是一个示例，展示如何使用 Scikit-learn 构建一个简单的线性回归模型。

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建数据
X = [[1], [2], [3], [4], [5]]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 预测
print(model.predict([[6]]))

了解更多关于 Python 数据分析的知识，请访问我们的 Python 数据分析教程。

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