11、Python数据科学与监控指标全解析

Python数据科学与监控指标全解析

一、数据导入与初步探索

1.1 导入数据集

在Python中，我们可以处理SQL、CSV和Excel等多种数据库。这里以Excel数据集文件为例，介绍导入步骤：
1. 下载数据集，并将其保存到首次保存Anaconda发行版的同一文件夹中。
2. 下载完成后，编写代码并创建一个名为 df （dataframe的缩写）的对象，代码如下：

df = pd.read_excel( 'mydata.xlsx')

3. 导入数据集后，若想查看数据库内容，运行以下代码：

df.head()

运行此代码后，你将能够看到数据框中的前五个观测值。如果你想更多地练习处理数据集，可以随意下载更多数据集。

1.2 数据探索

接下来，我们开始探索数据的分布情况。这里以变量 X1 为例，编写以下代码：

plt.hist( df.X1 )

此代码将显示一个直方图。通常，像 plt.hist() 这样的函数有多个参数，你可以通过这些参数控制颜色方案、坐标轴、区间数量等。随着经验的积累，你可以轻松预测并自动完成编码，无需记住所有参数。