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2024年4月24日发(作者：bloke俚语)

基于Python的数据分析与挖掘

数据分析与挖掘是如今最受欢迎的技能之一。在企业、机构和

个人的日常操作中，我们经常需要从海量数据中提取有用的信息。

Python是一个高级编程语言，因其易学易用而成为了数据科学家

和工程师们最受欢迎的语言之一。Python在数据分析和挖掘领域

有着广泛的应用，可以轻松地进行数据清洗和分析，还可以通过

可视化工具展示数据。接下来我们将介绍如何使用Python进行数

据分析和挖掘。

Python常用的数据分析库

Python中有很多用于数据分析的库，但最受欢迎的是pandas、

numpy、matplotlib等。Pandas是一个面向数据分析的库，其提供

了丰富的数据结构和数据分析工具。Numpy是一个用于处理大型

多维数组的库，可以使用Numpy来进行数学计算和线性代数运算。

Matplotlib是用于可视化和绘制图表的库，配合pandas使用非常方

便。

使用Python进行数据清洗

数据清洗是数据分析和挖掘中重要的步骤。通常情况下，数据

中会包含许多错误和无用的信息，如缺失值、异常值等。这些数

据会影响后续的数据分析，因此需要对其进行清理。Python提供

了非常方便的工具来进行数据清洗。下面是一个数据清洗的示例：

```python

import pandas as pd

import numpy as np

# 读取数据文件

data = _csv('')

# 去除重复的行

_duplicates(inplace=True)

# 删除无用的列

(['id', 'name'], axis=1, inplace=True)

# 处理缺失值和异常值

data['age'].fillna((data['age']), inplace=True)

data['score'] = data['score'].apply(lambda x: x if x<=100 else 100)

```

上述示例展示了如何使用Pandas进行数据清洗，其中

drop_duplicates()方法用于去除重复行，drop()方法删除指定的列，

fill_na()方法用于填充缺失值，apply()方法则用于对指定的列应用

一个函数来处理其值。

使用Python进行数据分析


本文标签： 数据 进行 清洗 用于 使用

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