如何使用Python进行数据分析：实例展示

原创 - 日理万妓 2025-01-13 23:03 3阅读 0赞

在Python中进行数据分析通常涉及到几个核心步骤，包括数据导入、数据清洗、数据处理和数据可视化。以下是一个具体的实例：

1. **数据导入**：
```python
import pandas as pd

# 从CSV文件中读取数据
data = pd.read_csv('your_dataset.csv')

# 查看数据前几行
data.head()
```

2. **数据清洗**（例如处理缺失值、异常值等）：

```python
# 检查是否有缺失值
missing_values = data.isnull().sum()

if missing_values.any():
    print("Columns with missing values:", missing_values.index)
    
    # 根据情况选择填充方式
    # 例如，用中位数填充数值型列
    data.fillna(data.median(), inplace=True)

# 检查是否有异常值（比如远高于其他值的值）：
Q1 = data.quantile(0.25)
Q3 = data.quantile(0.75)

IQR = Q3 - Q1

outliers = (data < (Q1 - 1.5 * IQR))) | \
                (data > (Q3 + 1.5 * IQR))))

if outliers.any():
    print("Potential outliers:", outliers.index))
```

3. **数据处理**（例如统计分析、特征工程等）：

```python
# 进行一些基础的统计分析
mean_value = data.mean()
median_value = data.median()

print(f"Mean value: {mean_value}")
print(f"Median value: {median_value}")

# 特征工程，例如创建新的变量（如年龄差等）
data['age_difference'] = data['age'] - data['birth_year']

# 数据切分，用于训练模型或进行预测
from sklearn.model_selection import train_test_split

X = data.drop('target_column_name', axis=1)  # 假设你有一个目标变量
y = data['target_column_name']  # 假设你的目标变量名字是'target_column_name''

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

```

4. **数据分析报告**（可以使用如`matplotlib`、`seaborn`等库进行数据可视化）：

```python
import matplotlib.pyplot as plt

# 对于训练集和测试集的分布，可以绘制直方图
def plot_histograms(X_train, X_test):
    fig, axs = plt.subplots(nrows=2))

# 训练集的特征分布
    axs[0].hist(X_train[:, 0]], bins=30, alpha=0.5)
    axs[0].set_title('Feature Distribution - Training Set')

# 测试集的特征分布
    axs[1].hist(X_test[:, 0]], bins=30, alpha=0.5)
    axs[1].set_title('Feature Distribution - Testing Set')

plt.show()

# 对训练集和测试集的年龄差进行可视化
plot_histograms(X_train[['age_difference']], X_test[['age_difference']]])

```
这只是一个基本的数据分析流程，根据你的实际需求可能需要更复杂的步骤。

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