python数据分析与可视化

一、Python数据分析概述
Python 是一种解释型、交互式的编程语言，其设计理念强调代码的可读性和简洁性。Python 的语法结构简单，支持面向对象、过程式和函数式三种编程范式，使得 Python 成为一种强大而灵活的编程语言。

Python数据分析主要包括数据清洗、数据探索和数据可视化三个部分。数据清洗是数据分析的重要环节，主要是对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据类型转换等。数据探索则是通过对数据进行初步分析，了解数据的分布和特征，为后续的数据分析提供基础。数据可视化则是将数据以图形化的方式呈现，帮助人们更好地理解和分析数据。

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1.什么是数据分析
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程

数据分析过程

2.Python数据分析依赖的两个对象
思维导图：

1、读取excel文件数据
1、excel文件是微软件办公软件excel使用的文件格式，用于存储的结构化数据。

2、Python中读取excel文件的方法：调用pandas库的read_excel函数

读取文本数据（以csv文件为例）
1、csv文件是一种逗号分隔的文本文件，可以用excel和记事本打开。

2、Python中读取csv格式文件的方法：调用pandas库的red-csv函数

Pandas库中提供链接Mysql等数据库方法，可以在python读取数据库中的结构化数据。
Pandas库中读取Mysql等数据库的方法中可以传入sql语句字符串作为参数，实现sql语句的运行。

DataFrame表格对象

1、导入数据库表格或者excel数据时形成数据对象就是表格对象

2、表格对象的类型：DataFrame

3.python数据分析的工具
Python数据分析的常用工具包括以下几种：

NumPy：作为Python的基础科学计算库，NumPy提供了丰富的数学函数和数组操作，使得数据的处理和分析更加高效。
Pandas：Python中最受欢迎的数据分析库之一，它提供了高效的数据结构和数据分析工具，使得数据的清洗、处理和分析变得简单而直观。
Matplotlib：Python最常用的数据可视化库之一，提供了丰富的绘图功能，包括折线图、柱状图、散点图等。
Seaborn：建立在Matplotlib之上的统计数据可视化库，提供了更高级的绘图函数和美观的图形主题，能够快速绘制出具有专业水平的统计图表。
Scikit-learn：Python常用的机器学习工具包，提供了完善的机器学习工具箱，支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库。
IPython：一个在多种编程语言之间进行交互计算的命令行shell，提供增强的内省、富媒体、扩展的shell语法、tab补全、丰富的历史等功能。在单一平台上可以分析表格数据、曲线、文字、图像。
Keras：基于Python的开源深度学习框架，可用于构建和训练深度学习模型。
Gensim：用于主题建模、文档索引和大型文本处理任务的Python库。
Scrapy：用于网络爬虫和数据抓取的Python框架。
这些工具各有特点和优势，选择合适的工具需要根据具体的数据分析需求和场景来决定。

4.Python 的主要特点包括：
解释型语言：Python 是一种解释型语言，它在运行代码时逐行解释，这使得 Python 更易于调试和测试。

交互式环境：Python 提供了交互式环境，可以在命令行中直接输入代码并立即查看结果，方便了程序员的快速测试和验证。

面向对象：Python 支持面向对象的编程风格，支持类和对象的概念ÿ