使用Python进行数据分析：从数据清洗到可视化_python数据清洗结果分析

一、环境准备 在开始之前，确保你的环境中已经安装了Python以及Pandas和Matplotlib库。如果没有安装，可以通过以下命令安装：
pip install pandas matplotlib
二、数据清洗 假设我们有一个CSV文件data.csv，它包含了一些用户信息和交易数据。首先，我们需要对数据进行清洗。
import pandas as pd

读取CSV文件

df = pd.read_csv(‘data.csv’)

清洗数据：去除缺失值

df_clean = df.dropna()

显示清洗后的数据

print(df_clean.head())
三、统计分析 接下来，我们对清洗后的数据进行一些基本的统计分析。

计算平均交易金额

avg_transaction = df_clean[‘transaction_amount’].mean()
print(f"Average transaction amount: {avg_transaction}")

计算交易金额的标准差

std_transaction = df_clean[‘transaction_amount’].std()
print(f"Standard deviation of transaction amount: {std_transaction}")
四、数据可视化 最后，我们使用Matplotlib来可视化数据，例如绘制交易金额的直方图。
复制import matplotlib.pyplot as plt

绘制直方图

plt.hist(df_clean[‘transaction_amount’], bins=20, alpha=0.7, color=‘blue’)

添加标题和标签

plt.title(‘Transaction Amount Distribution’)
plt.xlabel(‘Transaction Amount’)
plt.ylabel(‘Frequency’)

显示图表

plt.show()