Python数据分析入门指南

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,Serverless 5000PCU 100GB
云数据库 RDS MySQL,集群版 2核4GB 100GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
简介: Python数据分析涉及环境搭建(推荐Anaconda,含pandas和matplotlib库)。使用`pandas`读取CSV数据,如`data = pd.read_csv('data.csv')`。数据清洗包括检查缺失值(`data.isnull().sum()`)和处理异常值。然后进行数据处理,如创建新列、选择特定列及分组。利用`matplotlib`进行数据可视化,绘制直方图和散点图,以`plt.hist()`和`plt.scatter()`展示数据。

Python作为一种多功能编程语言,因其简洁易读的语法和强大的库支持,已经成为数据分析领域的热门工具。本文将介绍如何使用Python进行基本的数据分析,包括数据的导入、清洗、处理和可视化。
环境搭建
在开始之前,确保你已经安装了Python。推荐使用Anaconda,因为它包含了许多数据分析所需的库。此外,你还需要安装pandas和matplotlib库,这两个库分别用于数据处理和数据可视化。

conda install pandas matplotlib
数据导入
使用pandas库可以轻松导入各种格式的数据,如CSV、Excel等。

import pandas as pd

导入CSV文件

data = pd.read_csv('data.csv')

查看数据的前几行

print(data.head())
数据清洗
数据清洗是数据分析中非常重要的一步,它包括处理缺失值、异常值等。

检查缺失值

print(data.isnull().sum())

填充缺失值

data.fillna(method='ffill', inplace=True)

删除异常值

data = data[data['column_name'] < threshold]
数据处理
数据清洗后,我们可能需要对数据进行一些转换或提取特定信息。

创建新列

data['new_column'] = data['existing_column'] * 2

选择特定列

selected_data = data[['column1', 'column2']]

数据分组

grouped_data = data.groupby('group_column')
数据可视化
matplotlib是Python中一个非常流行的绘图库,可以帮助我们更直观地理解数据。

复制import matplotlib.pyplot as plt

绘制直方图

data['column_name'].hist()
plt.show()

绘制散点图

plt.scatter(data['x_column'], data['y_column'])
plt.show()

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