Python语言数据分析入门-10天学会Python

liftword4个月前 (03-02)技术文章32

Python语言广泛用于数据分析领域,有丰富的软件库和强大的社区支持。

数据分析核心库

库名

用途

NumPy

数值计算

(数组操作、矩阵运算)

Pandas

数据处理

(数据清洗、分析、操作)

Matplotlib

数据可视化(绘制图表)

Seaborn

高级数据可视化

(基于Matplotlib)

Scikit-learn

机器学习(

分类、回归、聚类等)

安装库

pip install numpy pandas matplotlib seaborn scikit-learn

数据分析基本操作

NumPy

  • 用途: 提供支持大型多维数组和矩阵运算的函数库,核心是ndarray(多维数组)
  • 特点: 高效的数值计算能力,支持大量的数学函数。
import numpy as np
# 创建数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)
# 数组运算
arr2 = arr + 2
print(arr2)  # 输出:[3 4 5 6 7]
# 矩阵运算
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(matrix * 2)  # 输出:[[2 4], [6 8]]

Pandas

  • 用途: 提供数据结构和数据分析工具,特别是数据框(DataFrame)。
  • 特点: 易于处理和分析结构化数据,支持数据清洗、转换和聚合。
import pandas as pd
# 创建DataFrame
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [25, 30, 35],
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 数据筛选
print(df[df['Age'] > 30])  # 筛选年龄大于30的行
# 数据统计
print(df.describe())  # 输出统计信息(均值、标准差等)

Matplotlib

  • 用途: 用于绘制各种静态、动态和交互式图表。
  • 特点: 灵活且功能强大,支持多种图表类型。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30])
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Sample Plot')
plt.show()

Seaborn

  • 用途: 基于 Matplotlib 的高级可视化库,提供更美观的图表。
  • 特点: 简化了复杂图表的创建,支持统计图表。
import seaborn as sns
# 加载示例数据集
tips = sns.load_dataset('tips')
# 绘制散点图
sns.scatterplot(x='total_bill', y='tip', data=tips)
plt.show()

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