Python 数据分析实例详解118

简介

Python 是一款功能强大的编程语言，在数据分析领域具有广泛的应用。本文将提供 15 个 Python 数据分析实例，涵盖从数据预处理到可视化各个方面的实际应用场景。

数据预处理实例

1. 数据导入和清理

pandas.read_csv()：从 CSV 文件导入数据。

()：删除缺失值。

()：用指定值填充缺失值。

2. 数据类型转换

()：将数据类型转换为指定类型。

data['column_name'] = data['column_name'].astype(int)：将特定列转换为整数。

3. 数据合并和连接

()：合并多个数据框，沿行或列对齐。

()：根据公共键连接两个数据框。

数据探索实例

4. 统计描述

()：计算数据框的统计量，如均值、中位数和标准差。

5. 数据分组和聚合

()：按特定列分组数据。

()：在每个组上应用聚合函数，如求和、求平均值。

6. 数据可视化

()：绘制线图、散点图和其他类型的图表。

()：绘制条形图和直方图。

()：绘制热图，可视化数据之间的相关性。

机器学习示例

7. 数据分割

train_test_split()：将数据划分为训练集和测试集。

8. 特征工程

StandardScaler()：标准化特征，将它们缩放至均值为 0、标准差为 1。

OneHotEncoder()：对分类特征进行独热编码。

9. 模型训练

()：使用训练数据训练机器学习模型。

()：使用训练后的模型预测新数据。

10. 模型评估

accuracy_score()：计算模型的准确率。

confusion_matrix()：创建混淆矩阵以可视化模型的预测结果。

高级实例

11. 自然语言处理（NLP）

()：分词文本数据。

CountVectorizer()：将文本数据转换为词频矩阵。

12. 图像处理

()：从文件中读取图像。

()：在窗口中显示图像。

13. 数据采集

requests：从 web API 提取数据。

BeautifulSoup：解析 HTML 和 XML 文档。

14. 数据分析仪表盘

Streamlit：构建交互式数据分析仪表盘。

Plotly：创建复杂且自定义的图表。

15. 数据科学管道

：将数据预处理、特征工程和模型训练步骤组织成管道。

GridSearchCV：优化管道中的超参数。

这些 Python 数据分析实例展示了编程语言的强大功能。通过巧妙地结合数据预处理、探索、可视化、机器学习和高级技术，Python 可以帮助数据分析师从数据中提取有价值的见解并做出明智的决策。

2024-10-16

上一篇：Python 字典转化为字符串的深入解析

下一篇：Python 文件的高效执行指南