Python 数据分析教程

Python 是一种广泛应用于数据分析领域的编程语言。它拥有丰富的库和工具，可以帮助我们轻松地进行数据清洗、分析和可视化。本教程将带您入门 Python 数据分析。

安装 Python

在开始之前，请确保您的计算机上已安装 Python。您可以从 Python 官网下载并安装。

数据分析的第一步是导入数据。Python 中有多种方式可以导入数据，例如 CSV、Excel 等。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

数据清洗是数据分析的重要环节。它包括处理缺失值、异常值等。

# 删除缺失值
data.dropna(inplace=True)

# 删除异常值
data = data[data['column'] < 100]

数据分析可以通过多种方式进行，例如描述性统计、相关性分析等。

# 描述性统计
print(data.describe())

# 相关性分析
correlation = data.corr()
print(correlation)

数据可视化可以帮助我们更好地理解数据。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(data['column'])
plt.title('数据趋势')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('数值')
plt.show()

如果您想深入了解 Python 数据分析，可以参考以下资源：

希望这份教程能帮助您入门 Python 数据分析！🎉