Python untuk Sains Data: Pengenalan Pemula

Python untuk Sains Data: Panduan Pemula

Panduan ini memperkenalkan peranan Python dalam sains data dan menyediakan tutorial praktikal menggunakan panda, NumPy dan Matplotlib. Kami akan membina projek sains data mudah untuk mengukuhkan pemahaman anda.

Mengapa Memilih Python untuk Sains Data?

Sintaks Python yang jelas, perpustakaan yang luas dan komuniti aktif yang besar menjadikannya sesuai untuk tugasan sains data. Daripada analisis data dan visualisasi kepada pembinaan model pembelajaran mesin, Python menawarkan alatan yang cekap dan boleh diakses.

Memperkenalkan panda, NumPy dan Matplotlib

Tiga perpustakaan Python kuasa aliran kerja sains data:

• panda: Kuasai manipulasi dan analisis data. Baca, tulis dan ubah data berstruktur dengan mudah (seperti fail CSV dan hamparan). Struktur data utama ialah DataFrames (data jadual) dan Siri (lajur tunggal).

• NumPy: Asas untuk pengiraan berangka. Mengendalikan tatasusunan berbilang dimensi dengan cekap, menyediakan fungsi matematik untuk algebra linear dan analisis statistik. Keupayaan ndarray objek dan penyiarannya amat berkuasa.

• Matplotlib: Cipta visualisasi data yang menarik. Hasilkan pelbagai carta dan plot (graf garis, carta bar, plot serakan, dll.) untuk mewakili cerapan data secara visual. Ia berintegrasi dengan lancar dengan panda dan NumPy.

Bersama-sama, perpustakaan ini menyediakan kit alat yang komprehensif.

Bermula

Prasyarat:

• Pasang Python.
• Pilih editor kod (Kod VS atau Buku Nota Jupyter disyorkan).

Pemasangan:

Gunakan pip untuk memasang perpustakaan: pip install pandas numpy matplotlib

Sahkan pemasangan dengan mengimport dalam Python:

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

Rujuk dokumentasi rasmi untuk mendapatkan bantuan tambahan: panda, NumPy, Matplotlib.

Projek Sains Data Ringkas: Analisis Data Filem

Objektif: Menganalisis dan memvisualisasikan data filem daripada fail CSV.

Muat turun fail CSV: [pautan ke fail CSV]

Persediaan Persekitaran:

1. Buat projek Python baharu.
2. Buka Buku Nota Jupyter atau editor pilihan anda.

1. Muatkan dan Periksa Data dengan panda:

<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. Manipulasi Data dengan panda:

Tapis filem yang dikeluarkan selepas 2000:

<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. Analisis Data dengan NumPy:

Kira purata rating filem:

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

4. Visualisasi Data dengan Matplotlib:

Buat carta bar yang menunjukkan purata penilaian bagi setiap 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>

Petua dan Sumber Pembelajaran

• Mulakan dari kecil: Berlatih dengan set data yang lebih kecil dahulu.
• Percubaan: Ubah suai contoh untuk meneroka senario yang berbeza.
• Sumber komuniti: Gunakan Stack Overflow dan forum lain.
• Berlatih projek: Bina projek anda sendiri (cth., analisis data cuaca).
• Sumber yang berguna:
  • Automasikan Bahan Membosankan dengan Python
  • Python.org
  • Analisis Data FreeCodeCamp dengan Kursus Python
  • Set Data Kaggle

Kesimpulan

Menguasai panda, NumPy dan Matplotlib menyediakan asas yang kukuh untuk perjalanan sains data anda. Berlatih secara konsisten, teroka sumber dan nikmati prosesnya!

Atas ialah kandungan terperinci Python untuk Sains Data: Pengenalan Pemula. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!