欢迎来到Python数据分析的世界！📊 通过本教程，你将了解如何使用Python进行数据处理、分析和可视化，为探索数据科学打下坚实基础。

🧰 必备工具与库

在开始之前，确保已安装以下核心库：

  • NumPy 📊 数值计算基础
  • Pandas 📁 数据处理利器
  • Matplotlib 📈 数据可视化首选
  • Seaborn 🎨 基于Matplotlib的高级绘图库

✅ 提示：使用 pip install numpy pandas matplotlib seaborn 可一键安装

📚 入门步骤

1. 数据加载

使用Pandas读取常见数据格式：

import pandas as pd
data = pd.read_csv("data.csv")  # 📄 CSV文件
print(data.head())

2. 数据清洗

处理缺失值与重复数据：

data.dropna()  # 🧹 清除空值
data.drop_duplicates()  # 🔄 去重

3. 数据可视化

绘制基础图表：

import matplotlib.pyplot as plt
data.plot(kind="bar")  # 📊 柱状图
plt.show()

4. 数据分析

计算统计指标：

data.describe()  # 📌 数据概览
data.groupby("category").mean()  # 🔍 分组分析

🌐 扩展阅读

想要深入学习？可访问以下资源：

📌 注意：数据分析需要结合业务场景，建议多实践真实项目！

Data_Analysis_Process