Información personal de Yu Sheng
Género: Masculino
Fecha de nacimiento: marzo de 1990
Educación: Licenciatura
Especialidad: Ciencias de la Computación y Tecnología
Experiencia laboral: 5 años.
Habilidades: Java, Python, C++, base de datos, algoritmo.
Blog personal:
Email de contacto: Yusheng @163.com
Yu Sheng es un joven dedicado a la informática y la tecnología, con cinco años de trabajo experiencia . Domina lenguajes de programación como Java, Python y C++, y es bueno en bases de datos y algoritmos. Su blog personal es una plataforma de comunicación técnica donde comparte muchos artículos y experiencias técnicas. Bienvenido a venir y comunicarse.
Cómo utilizar Python para el análisis de datos
Python es un lenguaje de programación de alto nivel, fácil de aprender y flexible. Se utiliza ampliamente en análisis de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático. y otros campos. Este artículo presentará cómo utilizar Python para el análisis de datos, incluida la lectura, limpieza, procesamiento y visualización de datos.
1. Leer los datos
Antes del análisis de datos, es necesario leer los datos en Python. pandas, numpy, csv, etc. Es una biblioteca de lectura de datos de uso común en Python, entre las cuales pandas es la biblioteca de lectura de datos más utilizada. Tome pandas leyendo archivos csv como ejemplo para presentar el método de lectura de datos.
1. Instale la biblioteca pandas
Antes de usar la biblioteca pandas en Python, debe instalarla. Se puede instalar mediante el comando pip de la siguiente manera:
```
Pipista Panda
```
2. Leer archivos csv
La lectura de archivos csv requiere la función read_csv() en la biblioteca pandas. Los parámetros de esta función incluyen ruta de archivo, delimitador, método de codificación, etc. El siguiente es un código de muestra para leer un archivo csv:
```
importpandasaspd
data = PD.read_CSV('data.CSV', sep =', ', encoding ='utf-8')
```
Segundo, limpieza de datos
Después de leer los datos, los datos deben limpiarse, eliminar datos inútiles, manejar valores faltantes, datos duplicados, etc. La limpieza de datos es un paso importante en el análisis de datos y tiene un gran impacto en la precisión y confiabilidad de los datos.
1. Eliminar datos inútiles
En los datos, algunos datos son inútiles y deben eliminarse. Puede eliminar datos mediante la función drop() en la biblioteca de pandas. El siguiente es un código de muestra para eliminar datos inútiles:
```
data = drop(['id', nombre], axis=1)
```
2. Manejo de valores faltantes
En los datos, algunos datos pueden tener valores faltantes y deben procesarse. Los métodos comunes incluyen eliminar valores faltantes, completar valores faltantes, etc. Los valores faltantes se pueden manejar mediante la función dropna() y la función fillna() en la biblioteca pandas. El siguiente es un código de muestra para completar los valores faltantes:
```
data = data . fill na(0)
```
.Manejo de datos duplicados
En los datos, algunos datos pueden tener valores duplicados y deben procesarse. Puede eliminar valores duplicados mediante la función drop_duplicates() en la biblioteca de pandas. El siguiente es un código de muestra para eliminar valores duplicados:
```
data=data.drop_duplicates()
```
En tercer lugar, procesamiento de datos
Antes del análisis de datos, es necesario procesar los datos, incluidas estadísticas, resúmenes, clasificación, etc. El procesamiento de datos es un paso importante en el análisis de datos y es muy útil para el análisis y la minería de datos.
1. Estadísticas de datos
En datos, puede realizar estadísticas sobre los datos, incluido el cálculo de la media, la varianza y la desviación estándar de los datos.
Las estadísticas de datos se pueden lograr mediante la función describe() en la biblioteca de pandas. El siguiente es un código de muestra para datos estadísticos:
```
datos descripción()
```
2. . Agregación de datos
En datos, los datos se pueden agregar, incluido el cálculo de la suma, los valores promedio, máximo y mínimo de los datos. Puede agregar datos a través de la función groupby() en la biblioteca de pandas. Aquí hay un código de muestra para agregar datos:
```
data.groupby("category"). Sum()
```
3. Clasificación de datos
En los datos, puede ordenar los datos, incluida la clasificación por una columna de datos y por Múltiples columnas Clasificación de datos. Puede ordenar los datos mediante la función sort_values() en la biblioteca de pandas. El siguiente es un ejemplo de código para ordenar por columna de datos:
```
sort_values('age')
```
Cuarto, visualización de datos
Después del análisis de datos, es necesario visualizarlos para mostrar mejor las características y patrones de los datos. La visualización de datos es un paso importante en el análisis de datos y es muy útil para mostrar e interpretar datos.
1. Instale la biblioteca matplotlib
Antes de usar la biblioteca matplotlib para la visualización de datos en Python, primero debe instalar la biblioteca. Se puede instalar mediante el comando pip de la siguiente manera:
```
pipinstallmatplotlib
``
2.
El gráfico de líneas es un método de visualización de datos de uso común que puede mostrar tendencias y cambios en los datos. Los gráficos de líneas se pueden dibujar mediante la función plot() en la biblioteca matplotlib. El siguiente es un código de muestra para dibujar un gráfico de líneas:
```
importmatplotlib.pyplotasplt
plt.plot(data['age'], data[' Salary'])
plt.show()
```
Dibujando un histograma
El histograma es un Métodos de visualización de datos comúnmente utilizados que pueden mostrar la distribución y las diferencias de los datos. La función bar() de la biblioteca matplotlib se puede utilizar para trazar histogramas. El siguiente es un código de muestra para dibujar un histograma:
```
importmatplotlib.pyplotasplt
plt.bar(data['category'], data [' Salario'])
plt.show()
```