Python实战：数据分析从获取数据到可视化输出

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Python实战：数据分析从获取数据到可视化输出

2024-07-02 00:32| 来源: 网络整理| 查看: 265

引言

随着大数据时代的到来，数据分析已成为各个行业的重要需求。Python作为一种功能强大的编程语言，在数据分析领域有着广泛的应用。

1. 数据获取

在数据分析之前，我们需要获取数据。数据可以来源于多种渠道，如公开的数据集、API接口、数据库等。本文将以一个公开的数据集为例，演示如何使用Python获取数据。

1.1 使用pandas读取数据

首先，我们需要安装pandas库：

pip install pandas

然后，我们可以使用pandas的read_csv函数来读取CSV文件：

import pandas as pd # 读取CSV文件 data = pd.read_csv('data.csv') # 显示前5行数据 print(data.head()) 2. 数据清洗

获取数据后，我们需要对数据进行清洗，以确保数据的质量。数据清洗包括缺失值处理、重复值处理、异常值处理等。

2.1 处理缺失值

使用pandas处理缺失值：

# 删除包含缺失值的行 data_clean = data.dropna() # 或使用填充值填充缺失值 data_clean = data.fillna(0) 2.2 处理重复值

使用pandas处理重复值：

# 删除重复值 data_clean = data_clean.drop_duplicates() 2.3 处理异常值

使用numpy和pandas处理异常值：

import numpy as np # 使用Z-Score方法检测异常值 z_scores = np.abs((data_clean - data_clean.mean()) / data_clean.std()) # 删除Z-Score大于3的行 data_clean = data_clean[(z_scores

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