简介

Python 是数据分析领域最流行的语言之一，凭借其简洁的语法和丰富的库支持，成为科研、商业及工程领域的首选工具。本教程将带你了解核心概念与实践技巧，涵盖以下内容：

  • 常用数据分析库（如 Pandas、NumPy）
  • 数据清洗与处理
  • 可视化工具（Matplotlib、Seaborn）
  • 机器学习基础（Scikit-learn）

常用库速览

📚 Pandas

Pandas 是 Python 数据分析的基石，提供高效的数据结构（DataFrame、Series）和数据操作功能。 

import pandas as pd  
data = pd.read_csv('example.csv')  
print(data.head())
熊猫

🧮 NumPy

NumPy 用于科学计算，支持多维数组和数学函数操作。 

import numpy as np  
array = np.array([1, 2, 3])  
print(np.mean(array))

数据可视化技巧

📈 Matplotlib

基础绘图库，适合制作折线图、柱状图等。 

import matplotlib.pyplot as plt  
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 1])  
plt.show()
折线图

🎨 Seaborn

基于 Matplotlib 的高级可视化库，简化统计图表的绘制。 

import seaborn as sns  
sns.set_style("whitegrid")  
sns.histplot(data, kde=True)

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小贴士

✅ 使用 Jupyter Notebook 实时预览代码与结果
⚠️ 注意数据类型转换，避免分析错误
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数据分析流程