大数据最全带你入门Python数据分析_python大数据分析入门，经典实战教程

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案例：读取CSV文件并进行数据清洗。

import pandas as pd

df = pd.read_csv("data.csv")
df.dropna()  # 删除缺失值
df.drop_duplicates()  # 删除重复值
df["column"].replace("old\_value", "new\_value", inplace=True)  # 替换值

print(df.head())  # 查看前几行数据

二、数据分析与统计

在数据处理和清洗之后，可以进行各种数据分析和统计计算。Python提供了多个库和工具来进行数据分析和统计，其中最常用的是Pandas和SciPy。

1. Pandas：

Pandas库不仅提供了数据处理和清洗的功能，还提供了丰富的数据分析工具。它可以进行数据聚合、排序、分组和透视，以及各种统计计算和描述性统计。

案例：计算数据的相关性和偏度。

import pandas as pd

df = pd.read_csv("data.csv")
correlation = df["column1"].corr(df["column2"])  # 计算相关性
skewness = df["column"].skew()  # 计算偏度

print("相关性：", correlation)
print("偏度：", skewness)

2. SciPy：

SciPy是一个开源的科学计算库，提供了多个数据分析和统计函数。它包括概率分布、假设检验、回归分析、时间序列分析等功能，可以进行高级的统计计算和模型拟合。

案例：使用SciPy进行线性回归分析。

import numpy as np
from scipy.stats import linregress

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])

slope, intercept, r_value, p_value, std_err = linregress(x, y)

print("斜率：", slope)
print("截距：", intercept)
print("相关系数：", r_value)
print("p值：", p_value)

三、数据可视化

数据可视化是数据分析的重要环节，它可以帮助我们更直观地理解数据和发现其中的模式和趋势。Python提供了多个库和工具来进行数据可视化，其中最常用的是Matplotlib和Seaborn。

1. Matplotlib：

Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库，它提供了广泛的绘图函数和可定制化选项。可以使用Matplotlib来绘制折线图、散点图、柱状图、饼图等各种类型的图表。

案例：绘制一组数据的折线图。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.title("Line Plot")
plt.show()

2. Seaborn：

Seaborn是一个基于Matplotlib的高级数据可视化库，它提供了更美观和专业的统计图表。Seaborn可以轻松地绘制热力图、箱线图、分类图、分布图等各种复杂的图表。

案例：绘制一组数据的箱线图。

import seaborn as sns



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