python期末数据清洗可视化大作业.zip

在Python编程语言的学习过程中，数据清洗与可视化是两个至关重要的环节。尤其是在期末项目或大作业中，它们常常作为核心部分，帮助我们理解、探索并展示数据。这份"python期末数据清洗可视化大作业.zip"资源恰好提供了这样的实践机会，适合大学生进行Python技能的复习和巩固。 数据清洗通常涉及到以下几个步骤： 1. **数据导入**：Python中的pandas库是处理数据的强大工具，通过`pd.read_csv()`等函数可以轻松读取CSV、Excel等格式的数据文件。 2. **数据预览**：使用`head()`和`tail()`函数查看数据的前几行和后几行，初步了解数据结构。 3. **缺失值处理**：`isnull()`和`notnull()`用于检测缺失值，`dropna()`或`fillna()`则可以删除或填充缺失值。 4. **异常值检测**：通过统计学方法（如Z-score、IQR）识别异常值，然后选择合适的方法处理，如替换、删除或修正。 5. **数据类型转换**：使用`astype()`函数将数据转换为合适的类型，如将字符串转为数值。 6. **数据清洗**：处理重复值，可以使用`duplicated()`和`drop_duplicates()`函数。 7. **数据整理**：通过`merge()`、`join()`、`concat()`等函数整合多个数据集，或者使用`pivot()`、`unstack()`、`melt()`等操作重塑数据。 接下来是数据可视化部分，Python有多种库供选择，如Matplotlib、Seaborn和Plotly等： 1. **Matplotlib**：基础绘图库，可创建各种静态、动态、交互式图表，通过`pyplot`模块进行基本绘图。 2. **Seaborn**：基于Matplotlib的高级库，提供了更美观的默认样式和更方便的接口，如`distplot()`、`heatmap()`等。 3. **Plotly**：用于创建交互式图表，支持在线和离线使用，`plotly.graph_objects`模块提供丰富的图形元素。 4. **数据分布**：使用直方图`hist()`展示数值分布，箱线图`boxplot()`识别异常值。 5. **相关性分析**：通过散点图`scatter()`展示两变量间的关系，`corr()`计算相关系数。 6. **时间序列**：使用日期作为X轴时，需先将日期数据转换为正确的日期格式，然后绘制折线图`plot()`。 7. **分类数据**：`bar()`绘制条形图，`pie()`绘制饼图，展示类别间的比较。 8. **热力图**：`heatmap()`用于显示矩阵数据的关联性，颜色深浅表示关系强弱。 9. **地理数据**：Plotly或Geopandas可以绘制地图，展示地理位置信息。 在实际操作中，我们还需要学会编写自定义函数，提高代码的复用性和可维护性。同时，理解每种图表的适用场景和优缺点，以便选择最能表达数据特性的可视化方式。别忘了通过`savefig()`保存你的可视化成果，便于报告或分享。 这个压缩包资源"LJG_resource"很可能包含了相关的代码示例、数据集以及可能的讲解文档，对于想要提升数据清洗和可视化技能的大学生来说，是一份宝贵的资料。通过实际操作这些练习，你可以更好地理解和掌握Python在这两个领域中的应用。