Python 資料科學：初學者簡介

用於資料科學的 Python：初學者指南

本指南介紹了 Python 在資料科學中的作用，並提供了使用 pandas、NumPy 和 Matplotlib 的實作教程。 我們將建立一個簡單的數據科學專案來鞏固您的理解。

為什麼選擇 Python 進行資料科學？

Python 清晰的語法、廣泛的程式庫和大型活躍的社群使其成為資料科學任務的理想選擇。 從數據分析和視覺化到機器學習模型構建，Python 提供了高效且易於使用的工具。

介紹 pandas、NumPy 和 Matplotlib

三個核心 Python 函式庫為資料科學工作流程提供支援：

• pandas：掌握資料操作與分析。 輕鬆讀取、寫入和轉換結構化資料（例如 CSV 檔案和電子表格）。 關鍵資料結構是 DataFrame（表格資料）和 Series（單列）。

• NumPy：數值計算的基礎。 高效處理多維數組，為線性代數和統計分析提供數學函數。 它的ndarray物件和廣播能力特別強大。

• Matplotlib： 建立引人注目的資料視覺化。產生各種圖表和繪圖（折線圖、長條圖、散佈圖等）以直觀地表示資料見解。 它與 pandas 和 NumPy 順利整合。

這些函式庫共同提供了一個全面的工具包。

開始使用

先決條件：

• 安裝Python。
• 選擇程式碼編輯器（建議 VS Code 或 Jupyter Notebook）。

安裝：

使用pip安裝庫：pip install pandas numpy matplotlib

透過在 Python 中匯入來驗證安裝：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

查閱官方文件以獲得更多協助：pandas、NumPy、Matplotlib。

一個簡單的資料科學專案：電影資料分析

目標：分析並視覺化 CSV 檔案中的影片資料。

下載 CSV 檔案：[CSV 檔案連結]

環境設定：

1. 建立一個新的 Python 專案。
2. 開啟 Jupyter Notebook 或您喜歡的編輯器。

1。使用 pandas 載入和檢查資料：

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

2。使用 pandas 進行資料操作：

過濾2000年後上映的電影：

# 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

3。使用 NumPy 進行數據分析：

計算平均電影評分：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

4。使用 Matplotlib 進行資料視覺化：

建立一個長條圖，顯示每種類型的平均收視率：

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

學習技巧與資源

• 從小處開始：先使用較小的資料集進行練習。
• 實驗：修改範例以探索不同的場景。
• 社群資源：使用 Stack Overflow 和其他論壇。
• 練習專案：建立自己的專案（例如天氣資料分析）。
• 有用的資源：
  • 用 Python 自動化無聊的事情
  • Python.org
  • FreeCodeCamp Python 資料分析課程
  • Kaggle 資料集

結論

掌握 pandas、NumPy 和 Matplotlib 為您的資料科學之旅奠定堅實的基礎。 堅持不懈地練習，探索資源，享受這個過程！

以上是Python 資料科學：初學者簡介的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！