python 描述性数据分析

原创

mob64ca12d12b68 2023-12-19 06:41:46 ©著作权

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者mob64ca12d12b68的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

Python描述性数据分析是一种用于理解和总结数据集的方法。在这篇文章中，我将向你介绍描述性数据分析的流程，并告诉你每一步需要做什么以及需要使用的代码。

首先，让我们来看一下整个描述性数据分析的流程：

flowchart TD
    A[收集数据] --> B[数据清洗]
    B --> C[数据探索]
    C --> D[数据可视化]
    D --> E[数据总结]

现在让我们逐步介绍每个步骤：

收集数据：首先，你需要收集相关的数据集。可以通过各种渠道获取数据，如从网站上下载、API调用、数据库查询等。
数据清洗：在这一步中，你需要对数据进行清洗，以便后续的分析。清洗数据包括移除缺失值、处理异常值、处理重复数据等。以下是一些常用的清洗数据的代码和注释：
```
import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 移除缺失值
df.dropna(inplace=True)

# 处理异常值
df = df[df['column'] < 100]

# 处理重复数据
df.drop_duplicates(inplace=True)
```
数据探索：在这一步中，你将对数据进行探索，了解数据的各种属性和关系。你可以计算数据的统计量（如均值、中位数、标准差等）、查看数据的分布情况、计算数据之间的相关性等。以下是一些常用的数据探索的代码和注释：
```
# 计算数据的统计量
mean = df['column'].mean()
median = df['column'].median()
std = df['column'].std()

# 查看数据的分布情况
df['column'].hist()

# 计算数据之间的相关性
correlation = df.corr()
```
数据可视化：这一步是将数据可视化，以便更好地理解数据。你可以使用各种图表和图形库来绘制数据的可视化图像，如柱状图、折线图、散点图等。以下是一些常用的数据可视化的代码和注释：
```
import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制柱状图
plt.bar(df['column1'], df['column2'])

# 绘制折线图
plt.plot(df['column1'], df['column2'])

# 绘制散点图
plt.scatter(df['column1'], df['column2'])
```
数据总结：在这一步中，你将对数据进行总结和结论。你可以根据数据的统计量、分布情况和可视化图表，得出关于数据的结论和见解。你可以编写一份分析报告或简单地总结数据的特征和趋势。