Python数据分析教程 📊

Python 是数据分析领域最流行的编程语言之一，凭借其丰富的库和简洁的语法，能够高效处理数据、生成洞察并可视化结果。以下是入门指南：

1. 环境准备 🐍

• 安装 Python（推荐 3.8+）
• 使用 pip install pandas numpy matplotlib seaborn 安装核心库
• 创建虚拟环境：python -m venv myenv

2. 数据分析流程 🧠

1. 数据加载：使用 pandas 读取 CSV/Excel 文件

   import pandas as pd
   df = pd.read_csv('data.csv')
   

2. 数据清洗：处理缺失值、重复数据
3. 数据探索：统计描述、相关性分析

   df.describe()
   df.corr()
   

4. 建模分析：使用 scikit-learn 进行机器学习
   了解更多机器学习应用

3. 可视化实战 📈

• Matplotlib：基础图表绘制
• Seaborn：高级统计图表

  import seaborn as sns
  sns.lineplot(x='date', y='sales', data=df)
  

• Plotly：交互式可视化
  探索动态图表

4. 高级技巧 🚀

• 使用 Dask 处理超大数据集
• 掌握 NumPy 数组操作优化性能
• 学习 Pandas 的分组聚合功能

  df.groupby('category').mean()
  

• 尝试 SQLAlchemy 进行数据库分析

5. 推荐资源 📚

• Python 数据分析官方文档
• 《Python for Data Analysis》书籍精讲
• 数据分析案例库：点击下载模板

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