Rumah >pembangunan bahagian belakang >Tutorial Python >Analisis data Python: biarkan data bercakap untuk anda

Analisis data Python: biarkan data bercakap untuk anda

WBOY
WBOYke hadapan
2024-02-19 14:12:03442semak imbas

Analisis data Python: biarkan data bercakap untuk anda

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!

Kenyataan:
Artikel ini dikembalikan pada:lsjlt.com. Jika ada pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn Padam