深度分析 Python 数据分析与可视化涉及多个层面，从基本的数
据处理到高级的数据探索、模型构建和交互式可视化。以下是
对 Python 数据分析与可视化的深度分析：
1. 数据准备和清洗
� 数据加载：使用 Pandas 库加载各种格式的数据（如 CSV、
Excel、SQL 数据库、JSON 等）。
� 数据清洗：处理缺失值、异常值、重复值等，确保数据的
准确性和一致性。
� 数据转换：将原始数据转换为适合分析的格式，如将分类
数据转换为数值型数据，或将日期时间数据拆分为多个特征。
2. 数据探索与描述性统计
� 描述性统计：使用 Pandas 的内置函数计算数据的均值、
中位数、众数、标准差等统计量。
� 数据可视化：使用 Matplotlib 或 Seaborn 等库绘制直方图、
箱线图、散点图等，直观地展示数据的分布和特征之间的关系。
� 相关性分析：计算特征之间的相关性，如皮尔逊相关系数
或斯皮尔曼秩相关系数，了解特征之间的依赖关系。
3. 数据预处理与特征工程
� 特征缩放：标准化或归一化特征，以便在机器学习算法中
更好地工作。
� 特征编码：将分类变量转换为数值型变量，如使用独热编
码或标签编码。
