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python数据分析与可视化

时间:2024-09-14 15:25:35浏览次数:12  
标签:数据分析 plt install python df 可视化 pd pip import

Python 是进行数据分析和可视化的强大工具。它提供了丰富的库和框架来帮助数据科学家和分析师处理数据集、执行统计分析以及创建交互式图表。以下是一些常用的库以及它们的基本用法。

数据处理库

  1. Pandas
    • Pandas 是 Python 中最流行的数据分析库之一,它提供了数据结构和数据操作功能,非常适合处理表格数据。
    • 安装:pip install pandas
    • 示例代码:
      import pandas as pd
      
      # 创建 DataFrame
      data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],
              'Age': [28, 34, 29, 42]}
      df = pd.DataFrame(data)
      
      # 查看 DataFrame
      print(df)
      

数据可视化库

  1. Matplotlib

    • Matplotlib 是一个强大的绘图库,支持多种图表类型,如线图、散点图、直方图等。
    • 安装:pip install matplotlib
    • 示例代码:
      import matplotlib.pyplot as plt
      
      plt.plot([1, 2, 3, 4])
      plt.ylabel('some numbers')
      plt.show()
      
  2. Seaborn

    • Seaborn 是基于 Matplotlib 的高级接口,专注于统计图形,提供了更美观的默认风格。
    • 安装:pip install seaborn
    • 示例代码:
      import seaborn as sns
      import matplotlib.pyplot as plt
      
      tips = sns.load_dataset("tips")
      sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)
      plt.show()
      
  3. Plotly

    • Plotly 支持创建交互式图表,并且可以很容易地嵌入到网页中。
    • 安装:pip install plotly
    • 示例代码:
      import plotly.express as px
      import pandas as pd
      
      df = pd.DataFrame({
          "Fruit": ["Apples", "Oranges", "Bananas", "Apples", "Oranges", "Bananas"],
          "Amount": [4, 1, 2, 2, 4, 5],
          "City": ["SF", "SF", "SF", "Montreal", "Montreal", "Montreal"]
      })
      
      fig = px.bar(df, x="Fruit", y="Amount", color="City", barmode="group")
      fig.show()
      

其他库

  1. NumPy

    • NumPy 提供了高性能的多维数组对象,以及数学函数来操作这些数组。
    • 安装:pip install numpy
  2. SciPy

    • SciPy 是一个用于科学和技术计算的库,提供了广泛的算法和实用函数。
    • 安装:pip install scipy

综合应用示例

以下是一个简单的例子,展示了如何使用 Pandas 进行数据处理,然后使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行可视化。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 加载数据
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'], 'Age': [28, 34, 29, 42], 'Salary': [50000, 70000, 60000, 80000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 数据分析
mean_age = df['Age'].mean()
print(f"平均年龄: {mean_age}")

# 数据可视化
sns.barplot(x=df['Name'], y=df['Salary'])
plt.title('Salary by Name')
plt.show()

这些库和工具为数据分析师提供了强大的手段来探索数据、发现模式以及呈现结果。根据项目的需求和个人偏好,可以选择最适合的库来完成工作任务。

标签:数据分析,plt,install,python,df,可视化,pd,pip,import
From: https://blog.csdn.net/ethnicitybeta/article/details/142259433

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