如何使用 Python 进行数据分析?
步骤:
- 导入必要的库
- 读取数据
- 处理数据
- 分析数据
- 可视化数据
- 保存结果
示例代码:
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv("data.csv")
# 处理数据
data["age"] = data["age"].fillna(25)
data["salary"] = data["salary"].replace("$", "")
# 分析数据
print(data.groupby("country").mean())
# 可视化数据
data.plot(x="age", y="salary")
其他资源:
- NumPy:用于数值计算的科学计算库
- Scikit-learn:用于数据挖掘的机器学习库
- Matplotlib:用于数据可视化的 matplotlib 库
- Seaborn:用于数据可视化的 Seaborn 库
提示:
- 使用 pandas 的
groupby()
方法可以轻松对数据进行分组和聚合。 - 使用 pandas 的
fillna()
方法可以填充缺失值。 - 使用 pandas 的
replace()
方法可以替换特殊字符。 - 使用 pandas 的
groupby()
和agg()
方法可以进行数据分析。 - 使用 pandas 的
plot()
方法可以进行数据可视化。 - 使用 pandas 的
to_csv()
方法可以将数据保存为 CSV 文件。