Daten mit Python analysieren: Eingehende Datenanalyse

Eingehende Datenanalyse:

Datenexploration

python bietet eine Reihe von Bibliotheken und Modulen wie NumPy, pandas und Matplotlib für die Datenexploration. Mit diesen Tools können Sie Daten laden, untersuchen und bearbeiten, um deren Verteilungen, Muster und Ausreißer zu verstehen. Zum Beispiel:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
df = pd.read_csv("data.csv")

# 查看数据概览
print(df.head())

# 探索数据的分布
plt.hist(df["column_name"])
plt.show()

Datenvisualisierung

Die Visualisierung von Daten ist eine effektive Möglichkeit, ihre Muster und Beziehungen zu erkunden. Python bietet eine Reihe von Visualisierungsbibliotheken wie Matplotlib, Seaborn und Plotly. Mit diesen Bibliotheken können Sie interaktive Diagramme und Daten-Dashboards erstellen. Zum Beispiel:

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建散点图
plt.scatter(df["feature_1"], df["feature_2"])
plt.xlabel("Feature 1")
plt.ylabel("Feature 2")
plt.show()

Feature Engineering

Feature Engineering ist ein wichtiger Schritt in der

Datenanalyse, die Datentransformation, Feature-Auswahl und Feature-Extraktion umfasst. Python bietet eine Reihe von Tools, die Sie bei der Vorbereitung von Daten für die Modellierung unterstützen, beispielsweise Scikit-learn. Zum Beispiel:

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 标准化数据
scaler = StandardScaler()
df["features"] = scaler.fit_transfORM(df["features"])

Maschinelles Lernen

Python ist eine beliebte Sprache für

maschinelles Lernen und bietet eine Reihe von Bibliotheken und Frameworks wie Scikit-learn, Tensorflow und Keras. Mit diesen Bibliotheken können Sie Modelle für maschinelles Lernen erstellen, trainieren und evaluieren. Zum Beispiel:

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LoGISticRegression

# 将数据划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df["features"], df["target"], test_size=0.2)

# 训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

Zusammenfassung

Python ist ideal für die Datenanalyse und bietet eine Reihe leistungsstarker Bibliotheken und Frameworks. Durch die Nutzung der von Python bereitgestellten Tools und Techniken können Datenanalysten Daten effektiv untersuchen, visualisieren, aufbereiten und analysieren, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDaten mit Python analysieren: Eingehende Datenanalyse. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!