# python 数据分析可视化实战 课程设计 完整代码+数据.rar

标题中的“Python数据分析可视化实战课程设计完整代码+数据”表明这是一个关于使用Python进行数据分析和可视化的实践项目。这个项目可能包含了一系列的代码示例和实际数据，帮助学习者理解如何运用Python工具处理和呈现数据。 描述中同样提到了“Python数据分析可视化实战”，这暗示了项目的核心内容是通过实际操作来教授Python在数据分析领域的应用，特别是数据的可视化部分，这通常包括使用图表、图像等形式展示数据，以便于理解和解释。 标签中提到了“python 数据分析 软件/插件”，这提示我们这个项目会使用到Python的数据分析库，如Pandas，以及可能的一些数据可视化工具，如Matplotlib或Seaborn。软件/插件可能指的是Jupyter Notebook，一个常用于Python编程和数据分析的交互式环境。 压缩包内的文件包括： 1. combats.csv 和 pokemon.csv：这两个可能是包含宝可梦（Pokemon）战斗数据的CSV文件，可能包含各种属性如宝可梦的名称、类型、攻击、防御等。 2. pokemon_com.csv：可能是一个合并了多个数据源的CSV文件，比如combats.csv和pokemon.csv的合并结果，用于更全面的数据分析。 3. python pandas 宝可梦数据分析可视化实战 课程设计 完整代码+数据.ipynb：这是一个Jupyter Notebook文件，包含了使用Pandas库对宝可梦数据进行处理和可视化的代码和步骤，学习者可以跟随这些代码了解数据分析的过程。 4. .ipynb_checkpoints：这是Jupyter Notebook的自动保存版本，用于恢复或比较代码的修改历史。 在这个课程设计中，学习者将学到以下知识点： 1. Python基础知识：如变量、数据结构、控制流等。 2. Pandas库的使用：加载CSV数据，数据清洗，数据合并，过滤和排序，计算统计量等。 3. 数据分析技巧：如数据探索性分析，理解数据分布、关联性等。 4. 数据可视化：使用Matplotlib或Seaborn创建图表，如柱状图、散点图、直方图等，以揭示数据的模式和趋势。 5. Jupyter Notebook的使用：如何编写和运行Python代码，创建和展示数据分析报告。 这个项目不仅适合初学者，也对有一定基础的学习者有价值，因为它提供了从数据预处理到结果可视化的完整流程。通过实际案例，学习者可以将理论知识应用于实践中，提升解决实际问题的能力。