欢迎来到数据科学领域的高级Python教程！本教程将带你深入掌握Python在数据处理、机器学习和科学计算中的高级应用技巧。📚
📚 核心内容概览
Python数据科学生态
- 📌 核心库：NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn
- 📌 高级功能：向量化操作、数据清洗、可视化进阶技巧
- 📌 实战案例：使用Scikit-learn构建分类模型
Pandas高级用法
- 📌 数据合并：
merge()与concat()的巧妙运用 - 📌 时间序列分析：
resample()与rolling() - 📌 性能优化：使用
Categorical类型和分区
- 📌 数据合并：
机器学习模型调优
- 📌 超参数调优：
GridSearchCV与RandomizedSearchCV - 📌 特征工程：使用
ColumnTransformer处理混合数据 - 📌 模型评估：交叉验证与混淆矩阵分析
- 📌 超参数调优：
📊 实战案例：用Python分析销售数据
加载数据
import pandas as pd data = pd.read_csv("sales_data.csv")数据清洗
- 处理缺失值：
data.dropna() - 类型转换：
pd.to_datetime() - 去重：
data.drop_duplicates()
- 处理缺失值：
可视化分析
import matplotlib.pyplot as plt data.plot(kind="hist") plt.show()
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