【探索 Python 数据分析在工业互联网中的基石】

标题：探索 Python 数据分析在工业互联网中的基石

首先，要掌握 Python 的基础知识，包括语法、数据结构和控制流。这是构建数据分析能力的根基。

数据采集

1. 数据采集是关键的第一步。我们需要了解如何从各种工业数据源，如传感器、设备日志等，获取数据并将其导入到 Python 环境中。常见的库如 pandas 在此发挥重要作用，它能高效地处理和整理数据。

2. 数据采集的代码会根据你要采集的数据来源和格式而有所不同。一般来说，你可以使用 Python 的requests库来发送 HTTP 请求，并使用BeautifulSoup或Pandas来解析和处理响应的数据。

以下是一个简单的数据采集示例代码，用于从网页上采集数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 定义要采集的网页 URL
url = 'http://example.com'

# 发送 HTTP 请求并获取响应
response = requests.get(url)

# 检查响应状态码
if response.status_code!= 200:
    print(f'请求失败，状态码: {response.status_code}')
    exit()

# 使用 BeautifulSoup 解析响应内容
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 提取所需的数据
data = soup.find('div', {'class': 'data-container'}).text

# 打印采集到的数据
print(data)

在上述示例中，我们首先定义了要采集的网页 URL。然后，使用requests.get()方法发送 HTTP GET 请求，并获取响应。我们检查响应的状态码，如果不是 200，则表示请求失败，退出程序。
接下来，使用BeautifulSoup解析响应的 HTML 内容，并使用find()方法找到包含数据的特定div元素。最后，提取该元素的文本内容，并将其打印出来。
请注意，这只是一个简单的数据采集示例，实际的数据采集可能涉及更复杂的逻辑，例如处理多个页面、解析不同的数据格式、处理异常情况等。此外，还需要遵守网站的使用条款和法律规定，确保你的采集行为是合法和合规的

数据清洗和预处理

• 数据清洗和预处理必不可少。工业数据往往存在缺失值、异常值等问题，我们要学会运用合适的方法进行清理和修正，以确保数据的质量。
  对于数据分析，统计学概念是基础。理解均值、方差、标准差等统计指标，能帮助我们洞察数据的特征和趋势。

1.数据清洗

1.1数据去重

-import pandas as pd

# 创建一个含有重复值的表格
df = pd.DataFrame(
    [['甲',80],['甲',85],['乙',90]],
    columns=['姓名','分数']
)
df
df.drop_duplicates(subset=