Python 数据分析教程

数据分析是数据科学领域的一个重要分支，Python 作为一种功能强大的编程语言，在数据分析中有着广泛的应用。以下是一些关于 Python 数据分析的基础教程，帮助您快速入门。

基础概念

• 数据分析流程：了解数据分析的基本流程，包括数据采集、数据清洗、数据探索、数据分析、数据可视化等步骤。
• Python 数据分析库：学习 Pandas、NumPy、SciPy、Matplotlib 等库的基本使用方法。

实践案例

1. 使用 Pandas 进行数据清洗

Pandas 是 Python 中处理数据的最强大工具之一。以下是一个简单的数据清洗案例：

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 查看数据基本概况
print(data.head())

# 查找缺失值
print(data.isnull().sum())

# 填充缺失值
data.fillna(0, inplace=True)

2. 使用 NumPy 进行数值计算

NumPy 是一个强大的数学库，可以用于进行数值计算。以下是一个简单的数值计算案例：

import numpy as np

# 创建一个数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 数组求和
sum_arr = np.sum(arr)

print(sum_arr)

3. 使用 Matplotlib 进行数据可视化

Matplotlib 是一个用于数据可视化的库，可以创建各种图表。以下是一个简单的条形图案例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x = ['A', 'B', 'C', 'D']
y = [1, 2, 3, 4]

# 创建条形图
plt.bar(x, y)

# 显示图表
plt.show()

扩展阅读

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