欢迎来到我们的 Python 数据分析教程页面！这里，我们将向您介绍如何使用 Python 进行数据分析，包括数据处理、统计分析、可视化等。

教程内容

以下是本教程的主要内容：

数据处理

数据处理是数据分析的基础，它包括数据清洗、数据转换和数据集成等。

  • 数据清洗：处理缺失值、异常值等。
  • 数据转换：将数据转换为适合分析的形式。
  • 数据集成：将多个数据源的数据合并。

统计分析

统计分析是数据分析的核心，它包括描述性统计、推断性统计和假设检验等。

  • 描述性统计：描述数据的集中趋势和离散程度。
  • 推断性统计：根据样本数据推断总体特征。
  • 假设检验：检验假设是否成立。

数据可视化

数据可视化是将数据以图形化的方式展示出来，使数据更加直观易懂。

  • 柱状图：用于比较不同类别或组的数据。
  • 折线图：用于展示数据随时间的变化趋势。
  • 散点图：用于展示两个变量之间的关系。

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Python 数据分析的知识，可以参考以下链接：

Python 数据分析