Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Python-Datenanalyse: Lassen Sie die Daten für sich sprechen

Python-Datenanalyse: Lassen Sie die Daten für sich sprechen

Feb 19, 2024 pm 02:12 PM

Python-Datenanalyse: Lassen Sie die Daten für sich sprechen

Daten importieren Verwenden Sie die pandas-Bibliothek von Python, um Daten in verschiedenen Formaten, einschließlich CSV, Excel und SQLDatenbanken, einfach zu importieren.

import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")
Nach dem Login kopieren

Datenexploration Datenexplorationsfunktionen helfen Ihnen, die Verteilung und Trends von Daten schnell zu verstehen. Verwenden Sie die Methode „describe()“, um Statistiken zu den Daten anzuzeigen, und die Methode „head()“, um eine Vorschau der ersten paar Zeilen anzuzeigen.

print(df.describe())
print(df.head())
Nach dem Login kopieren

Datenbereinigung Die Datenbereinigung ist ein wichtiger Schritt zur Gewährleistung der Datengenauigkeit und -konsistenz. Python bietet verschiedene Tools, wie etwa die Methoden fillna() und drop_duplicates(), für den Umgang mit fehlenden Werten und doppelten Datensätzen.

df.fillna(0, inplace=True)
df.drop_duplicates(inplace=True)
Nach dem Login kopieren

Datenvisualisierung Datenvisualisierung ist eine effektive Möglichkeit, Erkenntnisse zu kommunizieren und Muster zu entdecken. Die Matplotlib- und Seaborn-Bibliotheken bieten eine Vielzahl von Diagrammen und Diagrammen zum Erstellen interaktiver und auffälliger Visualisierungen.

import matplotlib.pyplot as plt
df.plot(kind="bar")# 创建柱状图
plt.show()
Nach dem Login kopieren

Maschinelles Lernen Die Scikit-Learn-Bibliothek von Python macht Algorithmen für maschinelles Lernen leicht zugänglich. Sie können verschiedene überwachte und unüberwachte Lernalgorithmen verwenden, um Daten vorherzusagen, zu klassifizieren oder zu gruppieren.

from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)# 训练模型
Nach dem Login kopieren
Fortschrittliche Technologie Für eine erweiterte Analyse können Sie Distributed

Computing

Frameworks wie Dask und Spark verwenden. Diese Frameworks können große Datensätze verarbeiten und die Leistung durch Parallelverarbeitung erheblich verbessern.

import dask.dataframe as dd
ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=4)# 创建分布式数据框
Nach dem Login kopieren
Fallstudie

Vorhersage der Kundenabwanderung: Verwenden Sie ein logistisches Regressionsmodell, um vorherzusagen, welche Kunden mit größerer Wahrscheinlichkeit abwandern.

  • Sentimentanalyse in sozialen Medien: Verwenden Sie Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache, um die Stimmung von Social-Media-Beiträgen zu analysieren.
  • Betrugserkennung: Verwenden Sie Algorithmen für maschinelles Lernen, um verdächtige Transaktionen zu identifizieren.
  • Fazit
  • Python
  • Data Analysis
ist ein leistungsstarkes Tool, mit dem Sie wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Daten gewinnen können. In diesem Artikel werden die wichtigsten Tools und Techniken beschrieben, mit denen Sie Daten verarbeiten und analysieren, aufschlussreiche Datenvisualisierungen erstellen und Algorithmen für maschinelles Lernen anwenden können. Wenn Sie diese Fähigkeiten beherrschen, können Sie Ihre Daten für sich sprechen lassen und fundierte Entscheidungen treffen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython-Datenanalyse: Lassen Sie die Daten für sich sprechen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Heiße Artikel -Tags

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Wie benutze ich eine schöne Suppe, um HTML zu analysieren? Wie benutze ich eine schöne Suppe, um HTML zu analysieren? Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

Wie benutze ich eine schöne Suppe, um HTML zu analysieren?

Bildfilterung in Python Bildfilterung in Python Mar 03, 2025 am 09:44 AM

Bildfilterung in Python

So herunterladen Sie Dateien in Python So herunterladen Sie Dateien in Python Mar 01, 2025 am 10:03 AM

So herunterladen Sie Dateien in Python

So verwenden Sie Python, um die ZiPF -Verteilung einer Textdatei zu finden So verwenden Sie Python, um die ZiPF -Verteilung einer Textdatei zu finden Mar 05, 2025 am 09:58 AM

So verwenden Sie Python, um die ZiPF -Verteilung einer Textdatei zu finden

Intro zu Flask: Hinzufügen einer Kontaktseite Hinzufügen Intro zu Flask: Hinzufügen einer Kontaktseite Hinzufügen Feb 28, 2025 am 10:03 AM

Intro zu Flask: Hinzufügen einer Kontaktseite Hinzufügen

Wie man mit PDF -Dokumenten mit Python arbeitet Wie man mit PDF -Dokumenten mit Python arbeitet Mar 02, 2025 am 09:54 AM

Wie man mit PDF -Dokumenten mit Python arbeitet

Wie kann man mit Redis in Django -Anwendungen zwischenstrichen Wie kann man mit Redis in Django -Anwendungen zwischenstrichen Mar 02, 2025 am 10:10 AM

Wie kann man mit Redis in Django -Anwendungen zwischenstrichen

Wie führe ich ein tiefes Lernen mit Tensorflow oder Pytorch durch? Wie führe ich ein tiefes Lernen mit Tensorflow oder Pytorch durch? Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

Wie führe ich ein tiefes Lernen mit Tensorflow oder Pytorch durch?

See all articles