Analisis Data Python: Panduan Penting untuk Saintis Data

Petikan python ialah bahasa pengaturcaraan berkuasa yang sangat dihormati dalam bidang sains data. Perpustakaannya yang luas dan pakej alat menjadikan pemprosesan data, analisis dan visualisasi menjadi mudah. Artikel ini akan menyelidiki semua aspek Pythonanalisis data untuk menyediakan panduan komprehensif untuk saintis data.

Pemprosesan dan penyediaan data Pemprosesan data adalah langkah utama dalam analisis data. Python menyediakan satu siri perpustakaan, seperti NumPy dan pandas, untuk struktur data, operasi dan pembersihan. Perpustakaan ini membolehkan anda melakukan perkara berikut dengan mudah:

import numpy as np
import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv("data.csv")

# 清除缺失值
data.fillna(data.mean(), inplace=True)

# 转换数据类型
data["Age"] = data["Age"].astype("int64")

Visualisasi Data Penggambaran Data adalah penting untuk mendedahkan corak dan arah aliran dalam data anda. Python menyediakan perpustakaan seperti Matplotlib dan Seaborn untuk mencipta pelbagai jenis carta dan graf.

import matplotlib.pyplot as plt

# 柱状图
data.Age.value_counts().plot.bar()
plt.title("年龄分布")
plt.show()

# 散点图
plt.scatter(data["Age"], data["Salary"])
plt.xlabel("年龄")
plt.ylabel("工资")
plt.show()

Pembelajaran Mesin Pembelajaran mesin ialah bahagian penting dalam analisis data dan digunakan untuk mempelajari corak daripada data dan meramalkan hasil masa hadapan. Python mempunyai perpustakaan seperti Scikit-learn, yang boleh melaksanakan pelbagai algoritma pembelajaran mesin dengan mudah.

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合模型
model.fit(data[["Age"]], data["Salary"])

# 预测工资
predicted_salary = model.predict([[30]])

Pembelajaran Mendalam Pembelajaran Mendalam ialah jenis pembelajaran mesin lanjutan yang amat sesuai untuk memproses sejumlah besar data kompleks. Python mempunyai perpustakaan seperti Tensorflow dan PyTorch untuk membina dan melatih model pembelajaran mendalam.

import tensorflow as tf

# 创建序列模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(128, activation="relu"),
tf.keras.layers.Dense(1)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer="adam", loss="mean_squared_error")

# 训练模型
model.fit(data[["Age"]], data["Salary"], epochs=100)

# 评估模型
loss, mse = model.evaluate(data[["Age"]], data["Salary"])

Kesimpulan Python menyediakan alatan dan perpustakaan yang berkuasa untuk sains data. Dengan menguasai teknik yang digariskan dalam artikel ini, saintis data boleh memproses, menganalisis dan memvisualisasikan data dengan berkesan serta memanfaatkan pembelajaran mesin dan algoritma pembelajaran mendalam untuk memperoleh cerapan berharga daripada data.

Atas ialah kandungan terperinci Analisis Data Python: Panduan Penting untuk Saintis Data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!