本文通过阿里云天池平台的实战案例，介绍了使用Python进行数据分析的基本流程，包括数据建立、清洗、分析及可视化等环节。
- 这篇博文是Python入门（后传—天池龙珠计划）的最后部分，主要是介绍一个完整的数据分析实战流程
- 学习交流欢迎联系 obito0401@163.com
赛题来源
- 此次数据分析实战的题目、数据及教程来自阿里云天池的【Python入门系列】用Pandas揭秘美国选民的总统喜好
- 此教程根据其官方提供的baseline写就
- 由于时间精力原因，本篇博客仅对其baseline所提供的数据分析流程进行探讨，不涉及里面具体的代码实现，如有疑问欢迎联系交流
分析流程
数据建立
import pandas as pd
- 加载数据：
pd.read_csv() - 关联数据：
pd.merge() - 数据转换：
pd.DataFrame()
数据清洗
- 查看数据大小：
df.shape - 查看数据信息：
df.info() - 缺失值填充：
<>.fillna() - 类型转换：
<>.astype() - 描述统计：
<>.describe()（<>.describe(include=["object"])可以查看所有字段信息）
数据分析
- 分组统计：
df.groupby() - 数据求和：
<>.sum() - 数据排序：
<>.sort_values() - 数量统计：
<>.value_counts()
数据可视化
- 柱状图：
df.plot(kind='bar') - 饼状图：
df.plot.pie() - 词云图：
WordCloud - 桑葚图：
from pyecharts import sankey
博客小结
由于某些原因，目前只能以该方式结束这一Python入门（后传—天池龙珠计划），再见。
相聚有时，后会无期！
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