Python数据分析利器：核心函数详解与实战应用128

Python凭借其简洁的语法、丰富的库和强大的社区支持，已成为数据分析领域的首选语言。NumPy、Pandas和SciPy等库提供了大量用于数据清洗、转换、分析和可视化的函数。本文将深入探讨Python数据分析中常用的核心函数，并结合实战案例，帮助读者更好地理解和应用这些函数。

一、 NumPy数组操作函数： NumPy是Python科学计算的基础库，其核心数据结构是ndarray（N-dimensional array）。掌握NumPy的数组操作函数是进行高效数据分析的关键。

1. 创建数组： `()` 函数是创建数组最常用的方法。它可以从列表、元组等多种数据结构创建数组。例如：import numpy as np; arr = ([1, 2, 3, 4])

2. 数组形状操作： `()` 函数可以改变数组的形状。例如：(2, 2) 将一个4元素的一维数组转换成一个2x2的二维数组。

3. 数组索引与切片： NumPy支持强大的数组索引和切片功能，方便访问和操作数组中的元素。例如：arr[0] 获取第一个元素，arr[1:3] 获取第二个和第三个元素。

4. 数组运算： NumPy支持对数组进行各种数学运算，包括加减乘除、幂运算、三角函数等，并且这些运算都是向量化的，速度非常快。例如：arr * 2 将数组中的每个元素乘以2。

5. 聚合函数： NumPy提供了许多聚合函数，例如 `()`、`()`、`()`、`()`、`()` 等，用于计算数组的和、均值、最大值、最小值、标准差等统计量。

二、 Pandas数据处理函数： Pandas是基于NumPy构建的另一个强大的库，它提供了Series和DataFrame两种主要数据结构，用于处理表格数据。

1. 数据读取： `pd.read_csv()`、`pd.read_excel()`、`pd.read_sql()` 等函数可以从各种数据源读取数据到DataFrame中。

2. 数据清洗： Pandas提供了许多函数用于数据清洗，例如：
* `()` 删除包含缺失值的行或列。
* `()` 用指定值填充缺失值。
* `()` 替换特定值。
* `df.drop_duplicates()` 删除重复行。

3. 数据转换： Pandas提供了许多函数用于数据转换，例如：
* `()` 转换数据类型。
* `pd.to_datetime()` 将字符串转换为日期时间类型。
* `()` 应用自定义函数到每一行或每一列。

4. 数据筛选： Pandas可以使用布尔索引进行数据筛选，例如：df[df['column'] > 10] 选择'column'列值大于10的行。

5. 数据分组与聚合： Pandas的 `groupby()` 函数可以对数据进行分组，然后应用聚合函数计算每组的统计量。例如：('group')['value'].mean() 计算每组的平均值。

6. 数据合并： `()` 和 `()` 函数可以将多个DataFrame合并成一个。

三、 SciPy统计分析函数： SciPy库提供了许多高级的统计分析函数。

1. 假设检验： SciPy提供了各种假设检验函数，例如 t检验、方差分析等，用于检验两个或多个样本之间是否存在显著差异。

2. 回归分析： SciPy提供了线性回归、多项式回归等函数，用于分析变量之间的关系。

3. 概率分布： SciPy提供了各种概率分布函数，例如正态分布、t分布、F分布等，用于计算概率密度、累积分布函数等。

四、实战案例：

假设我们有一个包含学生成绩的数据集，我们可以使用Pandas读取数据，然后使用NumPy和Pandas的函数计算每个学生的平均成绩、最高分和最低分，并使用Matplotlib进行可视化。

```python
import pandas as pd
import numpy as np
import as plt
# 读取数据
df = pd.read_csv('')
# 计算平均成绩
df['average'] = df[['math', 'science', 'english']].mean(axis=1)
# 计算最高分和最低分
df['max'] = df[['math', 'science', 'english']].max(axis=1)
df['min'] = df[['math', 'science', 'english']].min(axis=1)
# 可视化
(df['average'], bins=10)
('Average Score')
('Frequency')
('Distribution of Average Scores')
()
```