Python 是进行数据科学和数据分析的强大工具。以下是一些基础教程，帮助您开始学习 Python 数据科学之旅。
安装 Python
在开始之前，请确保您已经安装了 Python。您可以从 Python 官网 下载并安装最新版本的 Python。
Python 数据科学库
以下是一些常用的 Python 数据科学库：
- NumPy: 用于数值计算。
- Pandas: 用于数据处理和分析。
- Matplotlib: 用于数据可视化。
- Scikit-learn: 用于机器学习。
NumPy Logo
Pandas Logo
Matplotlib Logo
Scikit-learn Logo
数据处理
使用 Pandas 进行数据处理是数据科学的基础。以下是一些基本操作：
- 读取数据: 使用
pandas.read_csv()读取 CSV 文件。 - 数据清洗: 使用
dropna()和fillna()清洗数据。 - 数据转换: 使用
to_datetime()转换数据类型。
数据可视化
Matplotlib 是 Python 中进行数据可视化的常用库。以下是一个简单的示例：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
plt.show()
Python 数据可视化示例
机器学习
Scikit-learn 是 Python 中用于机器学习的库。以下是一个简单的机器学习示例：
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 创建模型
model = LinearRegression()
# 训练模型
model.fit([[1], [2], [3]], [1, 4, 9])
# 预测
predictions = model.predict([[4]])
print(predictions)
Python 机器学习示例
更多资源
想要了解更多关于 Python 数据科学的信息，请访问我们的 Python 数据科学教程 页面。
希望这些教程能帮助您开始 Python 数据科学的学习之旅！