7天入门Python统计分析：从数据清洗到可视化实战-优快云博客

7天入门Python统计分析：从数据清洗到可视化实战

【免费下载链接】30-Days-Of-Python Asabeneh/30-Days-Of-Python: 是一个关于 Python 编程的 GitHub 仓库，它包含了一个月的 Python 编程挑战题目和实践代码。适合用于 Python 学习和实践，特别是对于需要学习和提高 Python 编程技能的场景。特点是 Python 学习实践资源、挑战题目、代码示例。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/30/30-Days-Of-Python

你还在为数据分析入门难发愁？面对海量数据不知如何下手？本文将带你7天掌握Python统计分析核心技能，从数据加载、清洗到可视化，全程结合30-Days-Of-Python项目实战案例，让你轻松成为数据达人。读完本文，你将能够独立完成数据探索、描述性统计分析，并绘制专业数据图表。

项目资源与环境准备

30-Days-Of-Python项目提供了丰富的统计分析学习资源，第24天Statistics模块和第25天Pandas数据分析是本次学习的核心内容。项目包含多个真实数据集，如data/weight-height.csv身高体重数据，可直接用于实践。

核心工具库安装

pip install numpy pandas matplotlib

Numpy提供数值计算基础，Pandas专注数据处理，Matplotlib用于数据可视化。三者结合构成Python数据分析的"三驾马车"，项目中numpy.md文件提供了更多数值计算技巧。

数据探索：从原始数据到洞察

认识你的数据

数据探索是分析的第一步，我们以身高体重数据集为例，使用Pandas加载并查看数据基本信息：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data/weight-height.csv')
print(df.head())  # 查看前5行数据
print(f"数据集形状: {df.shape}")  # 输出(10000, 3)
print(df.columns)  # 输出Index(['Gender', 'Height', 'Weight'], dtype='object')

Pandas DataFrame（数据框）是处理表格数据的利器，它将数据组织成行列结构，类似Excel表格但功能更强大。

描述性统计分析

使用Pandas的describe()方法可快速获取数据分布特征：

print(df.describe())

输出包含计数、均值、标准差、最小值、四分位数和最大值，这些统计量能帮助我们把握数据整体分布。例如身高数据的均值为161.44cm，标准差32.11，说明数据呈现中等程度的分散。

数据清洗：处理异常值与缺失值

识别异常值

异常值会严重影响分析结果，我们通过箱线图或Z-score方法检测异常值。以身高数据为例：

heights = df['Height']
z_scores = (heights - heights.mean()) / heights.std()
outliers = df[abs(z_scores) > 3]
print(f"异常值数量: {len(outliers)}")

处理缺失值

现实数据常包含缺失值，Pandas提供多种处理方法：

# 检查缺失值
print(df.isnull().sum())

# 填充缺失值（使用均值）
df['Weight'].fillna(df['Weight'].mean(), inplace=True)

数据可视化：让数据说话

基础图表绘制

Matplotlib是Python最常用的可视化库，配合Pandas可快速绘制各类图表：

import matplotlib.pyplot as plt

# 直方图：展示身高分布
df['Height'].hist(bins=20, color='skyblue')
plt.title('身高分布直方图')
plt.xlabel('身高(cm)')
plt.ylabel('人数')
plt.show()

高级可视化技巧

散点图可展示变量间关系，如身高与体重的相关性：

# 散点图：身高vs体重
plt.scatter(df['Height'], df['Weight'], alpha=0.5)
plt.title('身高与体重关系散点图')
plt.xlabel('身高(cm)')
plt.ylabel('体重(kg)')
plt.show()

Pandas还支持更复杂的图表，如分组箱线图比较不同性别的身高分布：

实战案例：身高体重数据分析

数据加载与探索

使用项目提供的data/weight-height.csv数据集：

df = pd.read_csv('data/weight-height.csv')
print(df.info())  # 数据基本信息
print(df.describe())  # 统计摘要

性别差异分析

比较男女身高体重差异：

# 按性别分组统计
gender_group = df.groupby('Gender')
print(gender_group[['Height', 'Weight']].mean())

结果显示男性平均身高和体重均高于女性，这与现实情况相符。

总结与进阶学习

通过7天的学习，你已掌握Python统计分析的核心技能：数据加载、清洗、探索性分析和可视化。项目中24_Day_Statistics和25_Day_Pandas提供了更深入的内容，建议继续学习以下主题：

统计推断与假设检验
时间序列分析
机器学习预测模型

学习资源推荐

项目官方文档
Pandas官方教程：https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/index.html
NumPy数值计算：numpy.md

点赞收藏本文，关注后续高级数据分析实战教程！下一期我们将探讨如何使用Python进行多变量统计分析。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

7天入门Python统计分析：从数据清洗到可视化实战