Membongkar keajaiban analisis data Python

Pesona analisis data Python

python ialah bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi yang terkenal dengan kebolehbacaan dan serba boleh. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, ia telah menjadi alat yang amat diperlukan dalam bidang analisis data. Ekosistem perpustakaannya yang kaya menyediakan semua yang anda perlukan untuk melaksanakan tugasan analisis data, daripada pembersihan data dan penerokaan kepada Pembelajaran Mesin dan Visualisasi.

Pembersihan Data: Bersihkan data untuk mendapatkan cerapan

Pembersihan data ialah salah satu peringkat analisis data yang paling penting. Python menyediakan alatan berkuasa untuk mengendalikan nilai yang hilang, mengalih keluar nilai pendua dan mengendalikan data yang tidak normal.

import pandas as pd

# 读入数据
df = pd.read_csv("data.csv")

# 处理缺失值
df = df.fillna(df.mean())

# 删除重复值
df = df.drop_duplicates()

# 处理异常值
df = df[df["column_name"] < 100]

Penerokaan Data: Temui corak tersembunyi dalam data

Setelah data bersih, penerokaan data boleh dilakukan untuk menemui corak tersembunyinya. Python menyediakan persekitaran interaktif dan perpustakaan intuitif untuk membantu anda memvisualisasikan dan menganalisis data dengan cepat.

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制直方图
plt.hist(df["column_name"])
plt.xlabel("Values")
plt.ylabel("Frequency")
plt.show()

# 绘制散点图
plt.scatter(df["column1"], df["column2"])
plt.xlabel("Column 1")
plt.ylabel("Column 2")
plt.show()

Pembelajaran Mesin: Mengekstrak pengetahuan daripada data

Mesin Pembelajaran ialah satu lagi aspek penting analisis data. Python menyediakan rangkaian luas perpustakaan pembelajaran mesin yang membolehkan penganalisis data membina model ramalan dan melaksanakan pengecaman corak.

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合模型
model.fit(df[["feature1", "feature2"]], df["target"])

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(df[["feature1", "feature2"]])

Visualisasi: paparkan hasil analisis data

Visualisasi adalah penting untuk menyampaikan hasil analisis data. Python menyediakan perpustakaan visualisasi yang kaya yang memudahkan untuk membuat carta, peta dan perwakilan visual yang lain.

import seaborn as sns

# 创建热力图
sns.heatmap(df.corr())
plt.show()

# 创建地图
import folium

# 创建地图对象
map = folium.Map(location=[latitude, longitude], zoom_start=10)

# 添加标记
folium.Marker([latitude, longitude], popup="Your location").add_to(map)

# 保存地图
map.save("map.html")

Kesimpulan

Python ialah alat yang berkuasa untuk analisis data, menyediakan ekosistem perpustakaan yang kaya dan serba boleh yang membolehkan penganalisis data melaksanakan tugas pembersihan, penerokaan, pembelajaran mesin dan visualisasi data dengan cekap. Dengan menguasai Python, anda boleh mengeluarkan kuasa data, memperoleh cerapan berharga dan membuat keputusan berasaskan data.

Atas ialah kandungan terperinci Membongkar keajaiban analisis data Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!