Python数据分析与可视化

一、Python数据分析工具简介

1. 

   Pandas库：作为Python数据分析的重要基石，Pandas提供了DataFrame这一高效的数据结构，用于处理表格型数据，支持复杂的数据清洗、转换和合并操作。

import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv')  # 读取CSV文件至DataFrame df.groupby('category').sum()  # 按类别进行分组求和

2. NumPy库：专为大型多维数组和矩阵运算设计，是许多科学计算库的基础。

import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3])  # 创建NumPy数组 np.mean(arr)  # 计算数组的平均值

二、数据预处理与探索性分析

这部分将通过实际案例展示如何使用Pandas进行数据加载、缺失值处理、数据类型转换等常见预处理步骤，并运用描述性统计方法初步了解数据分布。

三、数据可视化——Matplotlib与Seaborn

1. Matplotlib：Python最基础也是最常用的绘图库，能够创建各种静态、动态、交互式的图表。

import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(df['date'], df['sales'])  # 绘制销售随时间变化的趋势图

2. Seaborn：基于Matplotlib构建的高级可视化库，内置多种复杂统计图表样式，便于直观展现数据关系。

import seaborn as sns sns.boxplot(x='category', y='value', data=df)  # 绘制箱线图展示各类别的数据分布

四、实战演练——从数据清洗到可视化报告

本节将通过一个完整项目案例，展示如何整合以上工具和技术，从获取原始数据开始，完成数据清洗、分析，到最后生成可视化报告的全过程。