Python数据分析与可视化基础教程

Python数据分析与可视化基础教程

一、引言

Python是一种功能强大的编程语言，广泛应用于数据科学、机器学习、Web开发等领域。在数据分析与可视化方面，Python提供了丰富的库和工具，可以帮助我们轻松地处理数据、提取有用信息，并将结果以直观的方式展示出来。

本教程将介绍Python数据分析与可视化的基础知识，包括数据导入、数据处理、基本数据分析和可视化等方面。

二、环境准备

在开始之前，请确保已经安装了Python环境，并安装了以下常用库：

• pandas：用于数据处理和分析
• matplotlib：用于数据可视化
• seaborn：基于matplotlib的更高级的可视化库（可选）

你可以使用pip命令来安装这些库：

pip install pandas matplotlib seaborn

三、数据导入

首先，我们需要导入数据。通常，数据存储在CSV、Excel或数据库等文件中。这里以CSV文件为例，展示如何使用pandas库导入数据。

import pandas as pd

# 从CSV文件导入数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 查看数据的前5行
print(data.head())

四、数据处理

在导入数据后，我们可能需要对数据进行清洗、转换或筛选等操作。pandas库提供了丰富的函数和方法来完成这些任务。

4.1 数据清洗

# 删除包含缺失值的行
data = data.dropna