Bagaimana untuk melakukan analisis data dan perlombongan dalam Python

Cara melakukan analisis data dan perlombongan dalam Python

Analisis data dan perlombongan adalah kemahiran utama yang amat diperlukan dalam era maklumat hari ini. Sebagai bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi, Python mempunyai pustaka pemprosesan dan analisis data yang kaya, menjadikan analisis data dan perlombongan lebih mudah dan lebih cekap. Artikel ini akan memperkenalkan cara melakukan analisis data dan perlombongan dalam Python, dengan contoh kod khusus.

1. Pemerolehan data
   Pemerolehan data ialah langkah pertama dalam analisis data dan perlombongan. Dalam Python, kita boleh menggunakan pelbagai perpustakaan dan modul untuk mendapatkan data, termasuk tetapi tidak terhad kepada kaedah berikut:
2. Gunakan perpustakaan HTTP (seperti permintaan) untuk mendapatkan data pada rangkaian
# 🎜🎜#Gunakan perpustakaan sambungan pangkalan data (seperti MySQLdb) untuk menyambung ke pangkalan data dan mendapatkan data
3. Gunakan perpustakaan pemerolehan data (seperti panda) untuk membaca fail data yang disimpan secara setempat
4. # 🎜🎜##🎜🎜 #Kod sampel:

# 使用requests库获取网络上的数据
import requests

url = "http://example.com/data.csv"
response = requests.get(url)
data = response.content

# 使用pandas库读取本地的数据文件
import pandas as pd

data = pd.read_csv("data.csv")

# 使用MySQLdb库连接数据库并获取数据
import MySQLdb

# 连接数据库
conn = MySQLdb.connect(host="localhost", user="root", passwd="password", db="database")
cursor = conn.cursor()

# 执行查询语句
cursor.execute("SELECT * FROM table")

# 获取查询结果
data = cursor.fetchall()

# 关闭数据库连接
conn.close()

Pembersihan Data

Pembersihan data ialah bahagian penting dalam analisis data dan perlombongan. Dalam Python, kita boleh menggunakan pelbagai perpustakaan pemprosesan data (seperti panda) untuk membersihkan data, termasuk tetapi tidak terhad kepada kaedah berikut:

2. Mengalih keluar data pendua
   
Mengendalikan Nilai yang hilang
Data biasa
Penukaran jenis data
Alih keluar outliers
#🎜🎜🎜##🎜🎜🎜🎜🎜🎜 kod ##🎜🎜🎜

import pandas as pd

# 去除重复数据
data = data.drop_duplicates()

# 处理缺失值
data = data.dropna()

# 标准化数据
data['column'] = (data['column'] - data['column'].mean()) / data['column'].std()

# 数据类型转换
data['column'] = data['column'].astype(int)

# 去除异常值
q1 = data['column'].quantile(0.25)
q3 = data['column'].quantile(0.75)
iqr = q3 - q1
data = data[(data['column'] > q1 - 1.5*iqr) & (data['column'] < q3 + 1.5*iqr)]

analisis data dan perlombongan

Selepas pembersihan data, kami boleh melakukan pelbagai operasi analisis dan perlombongan data. Dalam Python, kita boleh menggunakan pelbagai analisis data dan perpustakaan perlombongan (seperti numpy, scipy, sklearn, dll.) untuk melaksanakan pelbagai analisis statistik, pembelajaran mesin dan operasi visualisasi data, termasuk tetapi tidak terhad kepada kaedah berikut:

Analisis statistik deskriptif

3. Analisis korelasi data
   
Analisis kelompok data
Ramalan dan pengelasan data#🎜🎜🎜🎜🎜
6. Kod sampel:

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

# 描述性统计分析
data.describe()

# 数据关联分析
data.corr()

# 数据聚类分析
kmeans = KMeans(n_clusters=3).fit(data)
labels = kmeans.labels_
centroids = kmeans.cluster_centers_

# 数据预测和分类
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)

# 数据可视化
data.plot(kind='scatter', x='column1', y='column2')
plt.show()

7. Ringkasnya, melalui sokongan perpustakaan dan modul Python yang kaya, analisis data dan perlombongan menjadi lebih mudah dan cekap. Saya harap kandungan di atas dapat membantu anda melakukan analisis data dan perlombongan dengan lebih baik dalam Python.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melakukan analisis data dan perlombongan dalam Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!