Python 数据科学：初学者简介

用于数据科学的 Python：初学者指南

本指南介绍了 Python 在数据科学中的作用，并提供了使用 pandas、NumPy 和 Matplotlib 的实践教程。 我们将构建一个简单的数据科学项目来巩固您的理解。

为什么选择 Python 进行数据科学？

Python 清晰的语法、广泛的库和大型活跃的社区使其成为数据科学任务的理想选择。 从数据分析和可视化到机器学习模型构建，Python 提供了高效且易于使用的工具。

介绍 pandas、NumPy 和 Matplotlib

三个核心 Python 库为数据科学工作流程提供支持：

• pandas：掌握数据操作和分析。 轻松读取、写入和转换结构化数据（例如 CSV 文件和电子表格）。 关键数据结构是 DataFrame（表格数据）和 Series（单列）。

• NumPy：数值计算的基础。 高效处理多维数组，为线性代数和统计分析提供数学函数。 它的ndarray对象和广播能力特别强大。

• Matplotlib： 创建引人注目的数据可视化。生成各种图表和绘图（折线图、条形图、散点图等）以直观地表示数据见解。 它与 pandas 和 NumPy 顺利集成。

这些库共同提供了一个全面的工具包。

开始使用

先决条件：

• 安装Python。
• 选择代码编辑器（推荐 VS Code 或 Jupyter Notebook）。

安装：

使用pip安装库：pip install pandas numpy matplotlib

通过在 Python 中导入来验证安装：

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

查阅官方文档以获得更多帮助：pandas、NumPy、Matplotlib。

一个简单的数据科学项目：电影数据分析

目标：分析和可视化 CSV 文件中的电影数据。

下载 CSV 文件：[CSV 文件链接]

环境设置：

1. 创建一个新的 Python 项目。
2. 打开 Jupyter Notebook 或您喜欢的编辑器。

1。使用 pandas 加载和检查数据：

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 进行数据操作：

过滤2000年后上映的电影：

# 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 进行数据分析：

计算平均电影评分：

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

4。使用 Matplotlib 进行数据可视化：

创建一个条形图，显示每种类型的平均收视率：

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

学习技巧和资源

• 从小处开始：首先使用较小的数据集进行练习。
• 实验：修改示例以探索不同的场景。
• 社区资源：使用 Stack Overflow 和其他论坛。
• 练习项目：构建自己的项目（例如天气数据分析）。
• 有用的资源：
  • 用 Python 自动化无聊的事情
  • Python.org
  • FreeCodeCamp Python 数据分析课程
  • Kaggle 数据集

结论

掌握 pandas、NumPy 和 Matplotlib 为您的数据科学之旅奠定坚实的基础。 坚持不懈地练习，探索资源，享受这个过程！

以上是Python 数据科学：初学者简介的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！