![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89341605/bg1.jpg)
Python 数据分析与可视化是一个广泛且强大的领域,它允许用
户通过编程来处理、分析和展示数据。Python 提供了许多强大
的库和工具,用于从数据清洗到复杂统计分析,再到创建引人入
胜的可视化图表的全过程。下面,我将详细描述 Python 数据分
析与可视化的主要方面。
1. 数据分析
1.1 数据清洗
� 缺失值处理:使用 Pandas 等库检测并处理缺失值,如填
充、删除或插值。
� 数据转换:包括数据类型转换、数据标准化、归一化等。
� 重复数据处理:识别并删除重复的行或列。
� 异常值处理:识别并处理数据中的异常值,如删除、替换
或建模。
1.2 数据探索
� 描述性统计:使用 Pandas 或 NumPy 计算均值、中位数、
众数、标准差等。
� 数据可视化:通过初步的可视化来探索数据的分布和模式。
� 相关性分析:使用 Pandas 的 corr() 方法或 Scipy 的
pearsonr、spearmanr 等函数计算变量之间的相关性。
1.3 数据建模
� 线性回归:使用 Statsmodels 或 Sklearn 进行线性回归
分析。