7、Python 中的探索性数据分析：从基础到应用

Python 中的探索性数据分析：从基础到应用

1. 探索性数据分析（EDA）概述

探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称 EDA）是对数据进行初步分析的重要过程。它借助数据统计摘要和图形表示，来探索新趋势、模式，识别异常值、假设，并交叉验证假设。EDA 并非遵循严格规则的正式程序，而是强调在分析早期保持开放心态，探索各种概念。在这个过程中，有些概念可能成功，有些可能失败，但这正是 EDA 探索不确定性的魅力所在。尽管有预定义的方法和技术，但 EDA 始终是任何数据分析中不可或缺的组成部分。随着研究的推进，一些有价值的领域会被发现、记录并与他人分享。

2. 用于 EDA 的 Python 库

在 Python 中，有多个强大的库可用于 EDA：
| 库名 | 功能描述 |
| ---- | ---- |
| Numpy | 用于高效的数组操作和数值计算，是数组计算的标准库，支持线性代数和傅里叶变换等任务。 |
| Pandas | 能高效处理各种数据，与其他数据科学库无缝协作，在机器学习中可用于数据探索、清理、转换和可视化。 |
| SciPy | 基于 NumPy 构建，提供多维数组，用于解决科学和数学问题，在机器学习中广泛应用，特别是图像处理。 |
| Matplotlib | 用于创建各种图表，如条形图、直方图和散点图，支持 3D 图表和动画、交互式可视化。 |
| Sci - Kit | 广泛用于机器学习，提供数学和统计算法以及专门的工具包，如 Scikit - image。 |
| Seaborn | 基于 Matplotlib 构建，提供直观界面，用于