Python 数据分析简介

Python 是一种广泛使用的编程语言，其强大的数据分析能力使其成为数据科学家和分析师的首选工具。以下是一些关于 Python 数据分析的基础知识和常用库。

常用库

Python 中有许多库可以用于数据分析，以下是一些最常用的：

Pandas: 用于数据操作和分析。
NumPy: 用于数值计算。
Matplotlib: 用于数据可视化。
Scikit-learn: 用于机器学习。

数据处理

使用 Pandas 库，您可以轻松地读取、清洗和转换数据。以下是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 查看数据的前几行
print(data.head())

# 数据清洗
data = data.dropna()  # 删除缺失值

数据可视化

Matplotlib 是 Python 中最受欢迎的数据可视化库之一。以下是一个简单的示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制折线图
plt.plot(data['date'], data['value'])
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('值')
plt.title('数据趋势')
plt.show()

机器学习

Scikit-learn 库提供了多种机器学习算法。以下是一个简单的例子：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(data[['x', 'y']], data['z'])

# 预测
predictions = model.predict(data[['x', 'y']])

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Python 数据分析的信息，可以访问以下链接：