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1. 数据加载
使用 Pandas 库可以轻松地加载各种格式的数据#xff0c;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#xff0c;我们可以开始对数据进行探索性分析如 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(inplaceTrue)
处理重复值
data.drop_duplicates(inplaceTrue)
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’, datadata) plt.title(‘Title of the Plot’) plt.xlabel(‘X Label’) plt.ylabel(‘Y Label’) plt.show()
