Schalten Sie den Code der Datenanalyse mit Python frei

Datenvorverarbeitung

Die Datenvorverarbeitung ist ein entscheidender Schritt im Datenanalyseprozess. Dabei geht es darum, Daten zu bereinigen und umzuwandeln, um sie für die Analyse geeignet zu machen. Die pandas-Bibliothek von python bietet umfangreiche Funktionen zur Bewältigung dieser Aufgabe.

Beispielcode:

import pandas as pd

# 从CSV文件读取数据
df = pd.read_csv("data.csv")

# 处理缺失值
df["age"].fillna(df["age"].mean(), inplace=True)

# 转换数据类型
df["gender"] = df["gender"].astype("cateGory")

Maschinelles Lernen

Die Scikit-learn-Bibliothek für

Python bietet eine umfassende Suite von Tools für maschinelles Lernen. Mit dieser Bibliothek können Sie eine Vielzahl von Aufgaben ausführen, von der Klassifizierung bis zur Regression.

Beispielcode:

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测新数据
predictions = model.predict(new_data)

Datenvisualisierung

Datenvisualisierung ist für das Verständnis von Daten und die Kommunikation von Ergebnissen unerlässlich. Python-Bibliotheken wie Matplotlib und Seaborn bieten umfangreiche Visualisierungsoptionen.

Beispielcode:

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建条形图
plt.bar(df["category"], df["count"])
plt.xlabel("Category")
plt.ylabel("Count")
plt.show()

Weitere nützliche Python-Bibliotheken

Neben den genannten Bibliotheken stehen noch einige weitere nützliche Python-Bibliotheken für die Datenanalyse zur Verfügung:

• Numpy: für numerische Berechnungen
• Scipy: für wissenschaftliches Rechnen
• Statsmodels: für statistische Modellierung
• PyTorch: für Deep Learning

In Ihren Workflow integrieren

Integrieren Sie Python in Ihren Datenanalyse-Workflow, um die Effizienz zu steigern und tiefere Einblicke zu gewinnen. Sie können Jupyter Notebooks verwenden, um Daten interaktiv zu erkunden, Code auszuführen und Ergebnisse zu generieren.

Fallstudie

Python wird häufig in der Datenanalyse verwendet. Zum Beispiel:

• Ein Einzelhändler verwendet Python, um Verkaufsdaten zu analysieren, um Trends zu erkennen, die Nachfrage vorherzusagen und den Lagerbestand zu optimieren. Eine Gesundheitsorganisation nutzt Python zur Verarbeitung von Patientenakten, um Krankheitsmuster zu erkennen und Behandlungsergebnisse zu verbessern.
• Ein Finanzinstitut verwendet Python zur Analyse von Marktdaten, um fundierte Anlageentscheidungen zu treffen.

Fazit

Python bietet ein leistungsstarkes Toolset für die Datenanalyse, mit dem Sie umsetzbare Erkenntnisse aus Ihren Daten gewinnen können. Durch die Beherrschung der in diesem Artikel vorgestellten Techniken und Praktiken können Sie das Potenzial der Datenanalyse erschließen und fundierte Entscheidungen für Ihr Unternehmen treffen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSchalten Sie den Code der Datenanalyse mit Python frei. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!