如何在 Python 中进行数据分析?

步骤：

1. 导入必要的库
2. 读取数据
3. 处理数据
4. 分析数据
5. 可视化数据

导入必要的库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

读取数据：

# 使用 pandas 读取 CSV 文件
data = pd.read_csv("your_file.csv")

# 使用 openpyxl 读取 XLSX 文件
workbook = openpyxl.load_workbook("your_file.xlsx")
sheet = workbook.active

data = pd.read_excel(sheet, sheet_name="sheet_name")

处理数据：

# 过滤数据
data_filtered = data[data["column_name"] > 10]

# 统计数据
data_stats = data.describe()

# 对数据进行转换
data["new_column"] = data["column_name"].str.upper()

分析数据：

# 统计数据
print(data_stats)

# 探索数据
print(data.head())

# 构建图表
plt.scatter(data["x_variable"], data["y_variable"])
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.title("Scatter Plot")
plt.show()

可视化数据：

# 使用 matplotlib 可视化数据
plt.scatter(data["x_variable"], data["y_variable"])
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.title("Scatter Plot")
plt.show()

其他资源：

• pandas 文档：pandas.py
• matplotlib 文档：matplotlib.pyplot
• 数据分析教程：kaggle、Coursera、DataCamp