Python 数据分析 PDF 指南79

Python 是一种强大的编程语言，在数据分析领域得到了广泛的应用。其丰富的库生态系统和易于使用的语法使其成为数据科学家和分析师的首选工具之一。本文将重点介绍 Python 数据分析的各个方面，并提供一些有用的 PDF 资源供您下载和参考。

Python 数据分析库

Python 拥有许多专用于数据分析的库，其中最受欢迎的是以下几个：* NumPy：一个用于科学计算和数组操作的库
* Pandas：一个用于数据操作和分析的数据结构和操作库
* Matplotlib：一个用于可视化和绘图的库
* Seaborn：一个基于 Matplotlib 构建的用于统计可视化的库
* Scikit-learn：一个用于机器学习算法的库

数据导入和预处理

数据导入：
* 使用 Pandas 的 read_csv() 或 read_json() 方法从 CSV 或 JSON 文件导入数据。
* 使用 NumPy 的 loadtxt() 方法从文本文件导入数据。
数据预处理：
* 使用 Pandas 的 dropna() 方法删除缺失值。
* 使用 Pandas 的 fillna() 方法填充缺失值。
* 使用 Pandas 的 transform() 方法应用函数对数据进行转换。

数据探索和可视化

数据探索：
* 使用 Pandas 的 describe() 方法获取数据的摘要统计信息。
* 使用 Pandas 的 head() 和 tail() 方法查看数据的开头和结尾。
* 使用 Matplotlib 和 Seaborn 绘制直方图、散点图和折线图来可视化数据。
可视化：
* 使用 Matplotlib 的 () 方法绘制折线图和散点图。
* 使用 Seaborn 的 () 方法绘制热图。
* 使用 Seaborn 的 () 方法绘制箱线图。

统计分析

统计测试：
* 使用 Scikit-learn 的 ttest_ind() 方法执行 t 检验。
* 使用 Scikit-learn 的 chi2_contingency() 方法执行卡方检验。
* 使用 Pandas 的 corr() 方法计算相关系数。
回归分析：
* 使用 Scikit-learn 的 LinearRegression() 类拟合线性回归模型。
* 使用 Scikit-learn 的 LogisticRegression() 类拟合逻辑回归模型。

机器学习

监督学习：
* 使用 Scikit-learn 的 DecisionTreeClassifier() 类训练决策树分类器。
* 使用 Scikit-learn 的 SVC() 类训练支持向量机分类器。
非监督学习：
* 使用 Scikit-learn 的 KMeans() 类训练 k 均值聚类算法。
* 使用 Scikit-learn 的 PCA() 类执行主成分分析。

PDF 资源

以下是一些有用的 Python 数据分析 PDF 资源：* [Python 数据分析简介](/courses/intro-to-python-for-data-science)
* [Pandas 入门指南](/pandas-docs/stable/user_guide/)
* [Scikit-learn 用户指南](/stable/)
* [Python 数据可视化最佳实践](/library/view/python-data/9781098108311/)
* [Python 机器学习实用指南](/books/hands-on-machine-learning-with-python)

Python 提供了一个强大的平台，用于执行各种数据分析任务。本文概述了 Python 数据分析的各个核心方面，并提供了有关宝贵 PDF 资源的信息。通过充分利用这些资源，您可以扩展您的技能并成为一名精通 Python 数据分析的高效数据科学家或分析师。

2024-10-15

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