43、数据科学中的数据分析与工具选择

数据科学中的数据分析与工具选择

1. 数据准备与初步分析

在开始真正的数据科学分析之前，我们需要做好准备工作。首先，在 PyCharm 中打开 CSV 文件进行最后检查，确保数据准备好进行分析。接下来，我们将使用位于当前项目 notebooks 文件夹中的 EDA.ipynb 文件进行操作。

1.1 启动笔记本并读取处理后的数据

在 PyCharm 中打开 Jupyter 笔记本后，点击“运行”按钮，Jupyter 服务器将启动并运行笔记本中的第一个单元格，该单元格负责导入所需的库并读取已清理的数据集。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
combined_user_df = pd.read_csv('../data/combined_user.csv', index_col=0)
combined_user_df.head()

运行上述代码后，将打印出数据集的前五行，结果将显示在代码下方，旁边会有一个标记为 Out 2 的输出。

1.2 使用图表和图形进行数据可视化

数据可视化是数据分析的重要步骤，它可以帮助我们直观地了解数据的分布和特征。

1.2.1 可视化缺失数据

在进行深入分析之前，我们需要处理数据中的缺失值。首先，创建一个条形图来可视化缺失数据。