第八章：Python数据分析与可视化
- 8.1 数据处理与清洗
- 8.1.1 数据加载与查看
- 8.1.2 数据清洗与处理
- 8.1.3 数据转换与整理
- 8.2 数据可视化工具介绍
- 8.2.1 Matplotlib
- 8.2.2 Seaborn
- 8.2.3 Plotly
- 8.3 数据挖掘与机器学习简介
- 8.3.1 Scikit-learn
- 8.3.2 TensorFlow
- 总结
在本章中，我们将探讨如何使用Python进行数据分析和可视化。数据分析是从数据中提取有用信息和洞察力的过程，而数据可视化则是将这些信息以图形的形式呈现出来，使得人们更容易理解和分析数据。Python在数据分析和可视化领域有着广泛的应用，其强大的库和工具使得处理大规模数据变得更加高效和简单。
8.1 数据处理与清洗
在进行数据分析之前，首先需要对数据进行处理和清洗。数据处理包括数据的加载、清洗、转换和整理，以便后续分析。在Python中，有许多库可以帮助我们进行数据处理，其中最常用的是pandas库。
8.1.1 数据加载与查看
首先，我们需要加载数据集并查看数据的基本信息。pandas库提供了read_csv()函数用于加载CSV格式的数据文件，并且可以使用head()函数查看数据的前几行。
import pandas as pd# 加载数据集
data = pd.read_csv('data7.csv')# 查看数据的前5行
print(data.head())
其中data7.csv文件内容如下：
代码运行后效果如下：
8.1.2 数据清洗与处理
数据清洗是数据分析的重要步骤，它包括处理缺失值、异常值和重复值等。pandas库提供了一系列函数来帮助我们进行数据清洗，例如dropna()函数用于删除缺失值，fillna()函数用于填充缺失值，drop_duplicates()函数用于删除重复值等。
# 处理缺失值
data.dropna(inplace=True)# 处理重复值
data.drop_duplicates(inplace=True)
8.1.3 数据转换与整理
在数据分析过程中，有时需要对数据进行转换和整理，以便后续分析。pandas库提供了丰富的函数和方法来进行数据转换和整理，例如groupby()函数用于分组聚合，merge()函数用于合并数据集，pivot_table()函数用于数据透视等。
# 数据分组聚合
grouped_data = data.groupby('category').sum()# 数据合并
merged_data = pd.merge(data1, data2, on
