Python für Data Science: Eine Einführung für Anfänger

Python für Data Science: Ein Leitfaden für Anfänger

Dieser Leitfaden stellt die Rolle von Python in der Datenwissenschaft vor und bietet ein praktisches Tutorial mit Pandas, NumPy und Matplotlib. Wir erstellen ein einfaches Data-Science-Projekt, um Ihr Verständnis zu festigen.

Warum Python für Data Science wählen?

Die klare Syntax, die umfangreichen Bibliotheken und die große, aktive Community von Python machen es ideal für datenwissenschaftliche Aufgaben. Von der Datenanalyse und Visualisierung bis hin zum Aufbau von Modellen für maschinelles Lernen bietet Python effiziente und zugängliche Tools.

Wir stellen Pandas, NumPy und Matplotlib vor

Drei zentrale Python-Bibliotheken unterstützen datenwissenschaftliche Arbeitsabläufe:

• Pandas: Stammdatenmanipulation und -analyse. Strukturierte Daten (wie CSV-Dateien und Tabellenkalkulationen) können einfach gelesen, geschrieben und transformiert werden. Wichtige Datenstrukturen sind DataFrames (tabellenförmige Daten) und Serien (einzelne Spalten).

• NumPy: Die Grundlage für numerische Berechnungen. Verarbeitet effizient mehrdimensionale Arrays und stellt mathematische Funktionen für lineare Algebra und statistische Analysen bereit. Seine ndarrayObjekt- und Broadcasting-Funktionen sind besonders leistungsstark.

• Matplotlib: Erstellen Sie überzeugende Datenvisualisierungen. Erstellen Sie verschiedene Diagramme und Diagramme (Liniendiagramme, Balkendiagramme, Streudiagramme usw.), um Dateneinblicke visuell darzustellen. Es lässt sich reibungslos in Pandas und NumPy integrieren.

Zusammen stellen diese Bibliotheken ein umfassendes Toolkit dar.

Erste Schritte

Voraussetzungen:

• Python installieren.
• Wählen Sie einen Code-Editor (VS Code oder Jupyter Notebook empfohlen).

Installation:

Verwenden Sie pip, um die Bibliotheken zu installieren: pip install pandas numpy matplotlib

Überprüfen Sie die Installation durch Importieren in Python:

<code class="language-python">import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt</code>

Weitere Hilfe finden Sie in der offiziellen Dokumentation: Pandas, NumPy, Matplotlib.

Ein einfaches Data-Science-Projekt: Filmdatenanalyse

Ziel:Filmdaten aus einer CSV-Datei analysieren und visualisieren.

Laden Sie die CSV-Datei herunter: [Link zur CSV-Datei]

Umgebungseinrichtung:

1. Erstellen Sie ein neues Python-Projekt.
2. Öffnen Sie Jupyter Notebook oder Ihren bevorzugten Editor.

1. Daten mit Pandas laden und prüfen:

<code class="language-python">import pandas as pd

# Load movie data
movies = pd.read_csv('path/to/your/movies.csv') # Replace with your file path

# Inspect the data
movies  # or movies.head() for a preview</code>

2. Datenmanipulation mit Pandas:

Filtern Sie Filme, die nach 2000 veröffentlicht wurden:

<code class="language-python"># Filter movies released after 2000
recent_movies = movies[movies['release_year'] > 2000]

# Sort by release year
recent_movies_sorted = recent_movies.sort_values(by='release_year')
recent_movies_sorted</code>

3. Datenanalyse mit NumPy:

Berechnen Sie die durchschnittliche Filmbewertung:

<code class="language-python">import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt</code>

4. Datenvisualisierung mit Matplotlib:

Erstellen Sie ein Balkendiagramm mit den durchschnittlichen Bewertungen pro Genre:

<code class="language-python">import pandas as pd

# Load movie data
movies = pd.read_csv('path/to/your/movies.csv') # Replace with your file path

# Inspect the data
movies  # or movies.head() for a preview</code>

Lerntipps und Ressourcen

• Klein anfangen:Üben Sie zunächst mit kleineren Datensätzen.
• Experiment:Ändern Sie Beispiele, um verschiedene Szenarien zu erkunden.
• Community-Ressourcen:Verwenden Sie Stack Overflow und andere Foren.
• Übungsprojekte:Erstellen Sie Ihre eigenen Projekte (z. B. Wetterdatenanalyse).
• Hilfreiche Ressourcen:
  • Automatisieren Sie langweilige Dinge mit Python
  • Python.org
  • FreeCodeCamp-Kurs zur Datenanalyse mit Python
  • Kaggle-Datensätze

Fazit

Die Beherrschung von Pandas, NumPy und Matplotlib bietet eine solide Grundlage für Ihre Reise in die Datenwissenschaft. Üben Sie konsequent, erkunden Sie Ressourcen und genießen Sie den Prozess!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython für Data Science: Eine Einführung für Anfänger. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!