如果我要用Python做数据分析之上手篇

关注

原创最新推荐文章于 2026-03-08 10:42:41 发布 106 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

让你学会之后就能上手做项目的70个python小项目前言：不管学习哪门语言都希望能做出实际的东西来，这个实际的东西当然就是项目啦，不用多说大家都知道学编程语言一定要做项目才行。这里整理了70个Python实战项目列表，都有完整且详细的教程，你可以从中选择自己想做的项目进行参考学习练手，也可以从中寻找灵感去做自己的项目。小编也为大家准备了全套的python自学视频，获取方式在文末希望大家将此文章进行分享，转载，让更多需要的朋... 阅读详情

前言🙈🙉🙊

这是 Python 笔记的第 11 篇，由浅入深，先从最简单的数据分析开始，举例说明。

开头先BB两句

开始上手之前，先来啰嗦两句，都是一些大家都知道的废话 balabala

Python 数据分析是使用 Python 编程语言进行数据处理、探索、分析和可视化的过程。

Python 作为一种高级编程语言，拥有丰富的数据处理和分析库：

如 Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn 等。

这使得 Python 成为了数据科学和数据分析领域中的一种重要工具。

Python 数据分析在未来的发展前景非常广阔。随着大数据时代的到来，数据的规模和复杂性不断增加，对数据分析的需求也越来越高。

Python 作为一种灵活、简洁、易用的编程语言，具有丰富的数据处理和分析库，使得其在数据科学和数据分析领域中具有竞争优势。

同时，随着人工智能、机器学习、深度学习等技术的快速发展，Python 数据分析在这些领域中也扮演着重要角色，因为这些技术通常需要对大量的数据进行预处理、特征提取、模型训练和结果分析等操作，而Python在这些方面具有丰富的库和工具支持。

此外，Python 数据分析在各个行业和领域都有广泛的应用，包括金融、医疗、电商、社交媒体、能源、交通等，通过对各自领域的数据进行分析，可以提供深入的业务洞察和决策支持，从而推动相应领域的发展和创新。

总的来说，Python 数据分析在当今信息化时代具有重要的意义和影响，为企业、组织和科学研究等提供了强大的数据处理和分析工具，助力决策、优化业务、推动创新，同时也在未来的发展前景非常广阔，将继续在各个领域中发挥着重要作用。

最简单的数据分析

那么，由浅入深，先从最简单的数据分析开始，举例说明：

假设有一个包含学生成绩的 CSV 文件（scores.csv）

包含学生的姓名、科目和成绩信息。

使用 Python 的 Pandas 库进行数据处理和分析

scores.csv文件

姓名,科目,成绩
张三,数学,80
张三,英语,90
李四,数学,85
李四,英语,92
王五,数学,78
王五,英语,88

统计每个学生的平均成绩

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('scores.csv')

# 按姓名分组，计算平均成绩
df_grouped = df.groupby('姓名').mean()

# 打印结果
print(df_grouped)

输出结果：

      成绩
姓名      
张三  85.0
李四  88.5
王五  83.0

以上代码使用 Pandas 的 read_csv 方法读取 CSV 文件，并使用 groupby 方法按照姓名进行分组，然后使用 mean 方法计算每个学生的平均成绩。最后，通过打印结果可以得到每个学生的平均成绩信息。

小总结

这个例子中使用了Pandas库来读取CSV文件，并对成绩数据进行了简单的处理，计算了每个人的平均成绩。除了计算平均成绩，Pandas还提供了丰富的数据操作和分析功能，例如：

数据筛选与过滤：可以使用Pandas提供的条件筛选、逻辑运算等功能，对数据进行过滤、查询和筛选，以满足特定需求。
数据排序与排名：可以使用Pandas提供的排序和排名功能，对数据进行排序和排名操作，以便进行数据分析和展示。
数据聚合与统计：可以使用Pandas提供的聚合和统计函数，例如sum、mean、median、min、max等，对数据进行统计分析，以便获取更多的洞察和结论。
数据转换与处理：可以使用Pandas提供的数据转换和处理功能，例如数据类型转换、缺失值处理、字符串处理、数据合并、数据拆分等，以便进行数据清洗和预处理。
数据可视化：可以使用Pandas结合其他可视化库（例如Matplotlib、Seaborn等），对数据进行可视化分析，生成图表、图形和图像，以便更好地理解数据。
数据统计分析：可以使用Pandas进行数据统计分析，例如描述性统计、假设检验、回归分析、时间序列分析等，以便深入挖掘数据背后的信息和趋势。
数据合并与连接：可以使用Pandas提供的合并和连接功能，对多个数据表进行合并和连接操作，以便进行数据整合和关联分析。

总的来说，Pandas提供了丰富的数据处理、分析和展示功能，可以在数据分析中广泛应用，从而帮助数据分析人员更加高效地处理和分析数据，得出有价值的结论。

第二个栗子

再写一个

“data.csv” 是一个示例的CSV格式数据文件。

包含了学生的成绩信息，具体的数据格式可能类似如下：

姓名,性别,年龄,语文成绩,数学成绩,英语成绩
张三,男,18,80,85,90
李四,男,19,85,88,92
王五,女,18,90,92,88
赵六,女,19,92,87,95

数据读取与展示：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 查看前5行数据
print(df.head())

# 查看数据的基本统计信息
print(df.describe())

# 查看数据的列名
print(df.columns)

# 查看数据的形状
print(df.shape)

数据筛选与过滤：

# 筛选出数学成绩大于80的学生
math_above_80 = df[df['数学成绩'] > 80]

# 筛选出语文成绩大于等于90且数学成绩大于等于90的学生
chinese_math_above_90 = df[(df['语文成绩'] >= 90) & (df['数学成绩'] >= 90)]

数据聚合与统计：

# 计算每个学生的平均成绩
df['平均成绩'] = df.mean(axis=1)

# 按性别分组，计算每个性别学生的平均数学成绩和语文成绩
df_grouped = df.groupby('性别').agg({'数学成绩': 'mean', '语文成绩': 'mean'})

数据转换与处理：

# 将数学成绩从百分制转换为0-10分制
df['数学成绩_0_10'] = df['数学成绩'] / 10

# 填充缺失值
df.fillna(0, inplace=True)

# 将姓名列拆分为姓和名两列
df[['姓', '名']] = df['姓名'].str.split(' ', expand=True)

数据可视化：

# 数据可视化：
import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.font_manager import FontProperties
font_set = FontProperties(fname='ttf/msyh/msyh.ttf', size=15)
# 设置中文字体
# 绘制柱状图，显示每个学科的平均成绩
bar = df_grouped.plot(kind='bar')

# 设置x轴标签
plt.xticks(range(len(df_grouped.index)), df_grouped.index,fontproperties=font_set)
plt.legend(loc="upper left",prop=font_set)
plt.title('平均成绩',fontproperties=font_set)
plt.xlabel('学科',fontproperties=font_set)
plt.ylabel('平均成绩',fontproperties=font_set)
plt.show()

以上代码示例展示了Pandas在数据分析中的一些常见用法，具体的数据分析场景和需求会根据实际情况有所不同，可以根据实际数据和分析目标，选择合适的Pandas功能进行数据处理、分析和展示。

数据可视化，中文无法显示的问题，解决方案：

设置x轴标签、图例、标题和轴标签的字体属性为font_set，其中font_set是一个FontProperties对象，指定了使用的中文字体和字体大小。

from matplotlib.font_manager import FontProperties
font_set = FontProperties(fname='ttf/msyh/msyh.ttf', size=15)

具体解释如下：

plt.xticks(range(len(df_grouped.index)), df_grouped.index,fontproperties=font_set)：
这行代码用于设置x轴标签的属性。
range(len(df_grouped.index))
生成了一个包含从0到学科数量的整数序列，作为x轴的刻度位置；
df_grouped.index作为刻度标签；
fontproperties=font_set设置刻度标签的字体属性为font_set，即使用指定的中文字体和字体大小。
plt.legend(loc="upper left",prop=font_set)：
这行代码用于设置图例的属性。
loc="upper left"
指定图例位置为左上角；
`prop=font_set
设置图例的字体属性为font_set，即使用指定的中文字体和字体大小。
plt.title('平均成绩',fontproperties=font_set)：
这行代码用于设置图表的标题属性。
'平均成绩'是图表的标题；
fontproperties=font_set
设置标题的字体属性为font_set，即使用指定的中文字体和字体大小。
plt.xlabel('学科',fontproperties=font_set)：
这行代码用于设置x轴标签的属性。'学科'是x轴的标签；
fontproperties=font_set
设置x轴标签的字体属性为font_set，即使用指定的中文字体和字体大小。
plt.ylabel('平均成绩',fontproperties=font_set)：
这行代码用于设置y轴标签的属性。'平均成绩'是y轴的标签；
fontproperties=font_set
设置y轴标签的字体属性为font_set，即使用指定的中文字体和字体大小。