📚 Python基础核心概念

  1. 变量与数据类型 

    x = 5  # 整数
y = "Hello"  # 字符串
z = [1, 2, 3]  # 列表

    💡 使用print(type(x))可查看变量类型，这是数据分析的基石

  2. 条件语句 

    if x > 10:
    print("x is large")
elif x == 10:
    print("x is equal")
else:
    print("x is small")

    📌 用于数据清洗时的逻辑判断

  3. 循环结构 

    for i in range(5):
    print(i)  # 0-4循环输出

    🔄 常用于遍历数据集

🧠 数据科学工具链

  • Jupyter Notebook
    📊 交互式编程环境，适合数据探索与可视化
    立即体验Jupyter Notebook

  • Pandas
    📌 数据处理库，提供DataFrame结构
    示例：import pandas as pd 初始化数据框

  • NumPy
    🧮 科学计算基础库，支持多维数组运算
    深入学习NumPy

📈 实战案例

  1. 数据加载：pd.read_csv("data.csv")
  2. 数据清洗：.dropna()处理缺失值
  3. 数据分析：.mean()计算统计指标
  4. 可视化：matplotlib.pyplot.plot()绘图
    📌 所有操作均可在Python实践教程找到详解

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