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数据分析基础

1. 数据加载

使用 Pandas 库可以轻松地加载各种格式的数据，如 CSV、Excel、JSON 等。
import pandas as pd# 从 CSV 文件加载数据
data = pd.read_csv(‘data.csv’).

2. 数据探索

一旦数据加载完成，我们可以开始对数据进行探索性分析，了解数据的结构、特征和分布情况。

查看数据的前几行

print(data.head())

获取数据的统计摘要

print(data.describe())

查看数据的列名

print(data.columns)

统计数据的缺失值print(data.isnull().sum())

3. 数据清洗

数据清洗是数据分析过程中的重要步骤，包括处理缺失值、异常值和重复值等。

处理缺失值

data.dropna(inplace=True)

处理重复值

data.drop_duplicates(inplace=True)

4. 数据可视化

数据可视化是理解数据的重要途径，可以使用 Matplotlib 和 Seaborn 库进行数据可视化。import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns# 绘制柱状图sns.countplot(x=‘column_name’, data=data)
plt.title(‘Title of the Plot’)
plt.xlabel(‘X Label’)
plt.ylabel(‘Y Label’)
plt.show()