Python 数据分析基础教程

数据分析是 Python 的重要应用之一。本教程将为您介绍 Python 数据分析的基本概念和常用库。

基础概念

数据分析通常包括以下步骤：

• 数据收集
• 数据清洗
• 数据探索
• 数据建模
• 结果分析

常用库

Python 中常用的数据分析库有：

• NumPy
• Pandas
• Matplotlib
• Seaborn
• Scikit-learn

NumPy

NumPy 是 Python 的基础科学计算库，提供了强大的数组操作功能。

import numpy as np

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

# 计算数组元素之和
sum_arr = np.sum(arr)

print(sum_arr)

Pandas

Pandas 是一个强大的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具。

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [25, 30, 35],
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']
})

# 显示 DataFrame
print(df)

Matplotlib

Matplotlib 是 Python 中最常用的绘图库，可以生成各种图表。

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个折线图
plt.plot([1, 2, 3, 4, 5], [1, 4, 9, 16, 25])
plt.show()

Seaborn

Seaborn 是基于 Matplotlib 的一个高级可视化库，可以生成更美观的图表。

import seaborn as sns

# 创建一个散点图
sns.scatterplot(x='Age', y='City', data=df)
plt.show()

Scikit-learn

Scikit-learn 是 Python 中最常用的机器学习库，提供了丰富的机器学习算法。

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建一个线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(df[['Age']], df['City'])

# 预测
predicted_city = model.predict([[28]])

print(predicted_city)

扩展阅读

更多关于 Python 数据分析的内容，您可以参考以下链接：

• Python 数据分析教程

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