


Import data Gunakan perpustakaan pandas python untuk mengimport data dengan mudah dalam pelbagai format, termasuk pangkalan data CSV, excel dan sql.
import pandas as pd df = pd.read_csv("data.csv")
Penerokaan Data Keupayaan penerokaan data membantu anda memahami pengedaran dan aliran data dengan cepat. Gunakan kaedah describe() untuk melihat statistik data, dan kaedah head() untuk pratonton beberapa baris pertama.
print(df.describe()) print(df.head())
Pembersihan data Pembersihan data ialah langkah penting dalam memastikan ketepatan dan konsistensi data. Python menyediakan pelbagai alat, seperti kaedah fillna() dan drop_duplicates(), untuk mengendalikan nilai yang hilang dan rekod pendua.
df.fillna(0, inplace=True) df.drop_duplicates(inplace=True)
Visualisasi Data Penggambaran Data ialah cara yang berkesan untuk menyampaikan cerapan dan menemui corak. Perpustakaan Matplotlib dan Seaborn menyediakan pelbagai carta dan rajah untuk mencipta visualisasi interaktif dan menarik perhatian.
import matplotlib.pyplot as plt df.plot(kind="bar")# 创建柱状图 plt.show()
Pembelajaran Mesin Pustaka Scikit-Learning Python menjadikan pembelajaran mesinalgoritma mudah diakses. Anda boleh menggunakan pelbagai algoritma pembelajaran diselia dan tidak diselia untuk meramal, mengelaskan atau mengelompokkan data.
from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() model.fit(X, y)# 训练模型
Teknologi Termaju Untuk analisis yang lebih lanjut, anda boleh menggunakan distributedcomputingframeworks, seperti Dask dan spark. Rangka kerja ini boleh mengendalikan set data berskala besar dan meningkatkan prestasi dengan ketara melalui pemprosesan selari.
import dask.dataframe as dd ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=4)# 创建分布式数据框
Kajian Kes
- Ramalan churn pelanggan: Gunakan model regresi logistik untuk meramalkan pelanggan yang lebih cenderung untuk churn.
- Analisis Sentimen Media Sosial: Gunakan teknik Pemprosesan Bahasa Asli untuk menganalisis sentimen siaran media sosial.
- Pengesanan Penipuan: Gunakan algoritma pembelajaran mesin untuk mengenal pasti transaksi yang mencurigakan.
Kesimpulan
PythonAnalisis Data ialah alat berkuasa yang boleh membantu anda mengekstrak cerapan berharga daripada data anda. Artikel ini menerangkan alat dan teknik utama yang membolehkan anda memproses dan menganalisis data, membuat visualisasi data yang berwawasan dan menggunakan algoritma pembelajaran mesin. Dengan menguasai kemahiran ini, anda boleh membiarkan data anda bercakap untuk anda dan membuat keputusan termaklum.
Atas ialah kandungan terperinci Analisis data Python: biarkan data bercakap untuk anda. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Memuatkan Fail Pickle di Python 3.6 Kesalahan Laporan Alam Sekitar: ModulenotFoundError: Nomodulenamed ...

Bagaimana untuk menyelesaikan masalah segmentasi kata Jieba dalam analisis komen tempat yang indah? Semasa kami mengadakan komen dan analisis tempat yang indah, kami sering menggunakan alat segmentasi perkataan jieba untuk memproses teks ...


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.