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在数据分析项目中,Python有很多库可以帮助我们完成任务
使用pandas进行数据处理:
pd.read_csv()
或pd.read_excel()
等函数读取数据。df.head()
, df.tail()
, df.sample()
查看数据的部分内容。df.describe()
查看数据的统计信息。df.info()
查看数据的数据类型和缺失值情况。df.dropna()
删除缺失值。df.fillna()
填充缺失值。df.rename()
重命名列名。df.drop()
删除列或行。df.groupby()
对数据进行分组。df.merge()
合并数据。df.pivot_table()
创建透视表。使用NumPy进行数学运算:
np.array()
创建数组。np.arange()
、np.linspace()
等函数生成数组。np.mean()
、np.median()
、np.std()
等函数计算统计量。np.random.randn()
等函数生成随机数。使用matplotlib和seaborn进行数据可视化:
plt.plot()
、plt.scatter()
、plt.hist()
等函数绘制基本图形。sns.boxplot()
、sns.heatmap()
等函数绘制高级图形。plt.subplots()
创建子图。plt.savefig()
保存图像。使用scikit-learn进行机器学习:
from sklearn.model_selection import train_test_split
划分训练集和测试集。from sklearn.preprocessing import StandardScaler
对数据进行标准化。from sklearn.linear_model import LinearRegression
等模型进行回归分析。from sklearn.metrics import mean_squared_error
等函数评估模型性能。使用requests和BeautifulSoup进行网络爬虫:
requests.get()
获取网页内容。BeautifulSoup
解析HTML内容。soup.find()
、soup.find_all()
等函数提取所需信息。使用其他库:
json
库处理JSON数据。datetime
库处理日期和时间。os
库处理文件和目录操作。在使用这些库函数时,请确保遵循以下最佳实践:
import pandas as pd
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