数据分析是Python编程中非常重要的一部分，以下是一些常用的Python数据分析工具：

  • Pandas: 用于数据清洗、转换和分析的库。
  • NumPy: 用于数值计算的基础库。
  • Matplotlib: 用于数据可视化的库。
  • Seaborn: 基于Matplotlib的统计图形可视化库。

Pandas

Pandas是一个非常强大的数据分析工具，以下是一些Pandas的基本用法：

  • 读取数据: pandas.read_csv('data.csv')
  • 数据选择: df['column_name']
  • 数据过滤: df[df['column_name'] > value]
  • 数据聚合: df.groupby('column_name').sum()

NumPy

NumPy是Python中用于数值计算的基础库，以下是一些NumPy的基本用法：

  • 数组创建: numpy.array([1, 2, 3])
  • 数组索引: arr[1]
  • 数组操作: arr * 2

Matplotlib

Matplotlib是Python中用于数据可视化的库，以下是一些Matplotlib的基本用法：

  • 创建图表: plt.plot(x, y)
  • 显示图表: plt.show()

Seaborn

Seaborn是基于Matplotlib的统计图形可视化库，以下是一些Seaborn的基本用法：

  • 创建散点图: sns.scatterplot(x, y)
  • 创建条形图: sns.barplot(x, y)

Pandas 图标

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