Python数据分析基础介绍

发布于 2024-10-28

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Python学习杂记

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数据分析基础方法摘要

数据分析是一项从原始数据中提取有用信息的技术，Python通过其丰富的库和工具简化了这一过程。以下是一些基础的数据分析方法及其代码实现。

1. 描述性统计分析

描述性统计分析帮助理解数据集的基本特征，通过计算均值、中位数、标准差等统计量。使用Python的pandas库可以轻松计算这些描述性统计量。


import pandas as pd
data = {'age': [25, 30, 35, 40, 45], 'income': [50000, 60000, 70000, 80000, 90000]}
df = pd.DataFrame(data)
desc_stats = df.describe()
print(desc_stats)

2. 数据可视化

数据可视化通过图形方式展示数据，有助于发现数据中的模式、趋势和异常。可以使用matplotlib和seaborn库创建图表。


import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips")
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)
plt.title('Total Bill vs Tip')
plt.show()

3. 探索性数据分析

探索性数据分析（EDA）是在没有明确假设前提下，通过图表和统计方法来理解数据的过程。使用pandas来探查数据，并使用seaborn绘制箱线图观察数据分布。


iris = sns.load_dataset("iris")
print(iris.head())
print(iris.info())
print(iris.describe())
sns.boxplot(x='species', y='petal_length', data=iris)
plt.show()

4. 假设检验

假设检验是判断数据模式是由随机变异还是实际效应引起的统计过程。可以使用scipy库进行t检验。


from scipy import stats
group1 = [1,2,3,4,5,12,3,4,3,4,4,12,3,4,4]
group2 = [2,3,4,5,6,13,5,6,5,5,5,15,4,3,2]
t_stat, p_val = stats.ttest_ind(group1, group2)
print(f"t-statistic: {t_stat}, p-value: {p_val}")

这些基础方法是数据分析的起点，在实际应用中可能涉及更复杂的统计模型、机器学习算法和大数据技术，本文是一个介绍性的概要。