Python数据分析初探：基础操作和数据预处理

原创 - 日理万妓 2025-01-04 19:21 1阅读 0赞

Python数据分析是一个深入且实用的领域，它包括对大量数据进行收集、清洗、整理、分析等一系列操作。下面我们将从基础操作和数据预处理两个方面进行探讨。

1. 基础操作：

- **导入库**：如Pandas用于数据处理，Numpy用于数值计算等。
```python
import pandas as pd
import numpy as np
```

- **数据读取**：Pandas的read_csv()或read_excel()可以读取CSV或Excel格式的数据。
```python
data = pd.read_csv('data.csv')
```

- **数据处理**：包括选择列（columns）、过滤行（filtering）、分组聚合（grouping and aggregation）等操作。
```python
# 选择列
selected_columns = data['column_name']

# 过滤行
filtered_data = data[data['condition']]]

# 分组聚合
grouped_data = data.groupby('group_column')['value_column'].sum()
```

2. 数据预处理：

- **数据清洗**：检查数据是否存在缺失值、异常值、重复值等，然后选择合适的方法进行处理。
```python
# 检查缺失值
missing_values = data.isnull().sum()

# 处理缺失值（例如填充平均值或用特定值填充）
for col in missing_values.index:
    if missing_values[col] > 0:
        data[col] = data[col].fillna(data[col].mean())
```

- **数据转换**：将分类变量转化为数值变量，或者进行一些统计变换如标准化（Z-score）等。
```python
# 分类变量转数值（例如用OneHot编码）
data_encoded = pd.get_dummies(data, columns=['column_name']])

# 数值变量进行标准化（Z-score）
data_zscore = (data - data.mean()) / data.std()
```

以上就是Python数据分析基础操作和数据预处理的简要介绍。实际工作中，数据分析是一个持续的过程，需要根据项目需求不断学习和实践新的技术和方法。

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