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Python数据分析与应用实例

python数据分析与应用实例

目录

一丶可视化绘图案例

1.曲线图

 2.柱形图

3.点线图

4.3D散点图

5. 绘制漏斗图

6. 绘制词云图

 二丶包/模块使用示例

(1)用于生成随机整数 

 (2)进行序列随机处理

 (3)time模块

 三丶pandas对数据的预处理

 1.检测重复值:

 2.标准化数据

          3.哑变量处理

四丶离散化连续型数据

1.等宽法离散化

2.等频法

3.聚类分析法

五丶总结:

Python数据分析的特点

1.易于学习和使用

Python语言的语法简单易懂,相对于其他编程语言而言,容易上手和掌握。此外,Python拥有丰富的第三方库,如Numpy、Pandas、Matplotlib等,这些工具都是专门为数据分析而设计的,能够大大提升代码的编写效率和数据分析速度。

2.数据处理能力强

在数据分析过程中,首要的工作就是对数据进行清洗和处理。Python拥有方便、简单、高效的数据处理工具,包括但不限于Numpy和Pandas。Numpy提供了处理大量数值数据的高性能矩阵运算工具,而Pandas则更适用于处理表格数据,提供了数据读取、清洗、操作和可视化等功能,为数据分析带来了非常大的方便。

3.数据可视化能力强

数据可视化是数据分析过程中不可缺少的环节,而Python也提供了多种实用的数据可视化工具,如Matplotlib、Seaborn、Plotly等。这些工具都可以非常方便地绘制各种图表和可视化元素,帮助数据分析人员更好地理解数据,进而做出更优秀的数据分析和决策。

一丶可视化绘图案例

Matplotlib将数据绘制在Figure(图形)对象上,每个Figure对象可以包含一个或多个Axes(坐标轴),多个Axes会将Figure切分成多个区域展示不同的Subplots(子图)。每个坐标轴都可以设置标题,x轴标签,y轴标签等属性。

pyplot是Matplotlib的关键模块,提供了很多构建图表的函数接口,pyplot提供的绘图方式类似于Matlab,主要适用于交互式绘制图形。

1.曲线图


这是一个基于Matplotlib库的绘制曲线图的代码。代码中首先通过numpy库生成一个从0到1,步长为0.01的等差数列,并将其赋值给变量data。接着,使用plt库中的函数进行图像的设置。plt.title函数用于添加图表总标题,plt.xlabel和plt.ylabel函数用于添加x轴和y轴的标签,plt.xlim和plt.ylim函数用于设定x轴和y轴的范围,plt.xticks和plt.yticks函数则用于设置刻度。可以看到,这些函数都相当于为图表添加了各种元素,增强了数据可视化的性质。

代码中使用plt.plot函数分别绘制了y=x^2和y=x^4的曲线,并通过plt.legend函数添加了图例。最后,调用plt.savefig函数保存图片到指定位置,使用plt.show函数输出图形。通过曲线图,可以直观地看到这两个函数在区间[0,1]内的图像,有助于数据分析人员进行快速判断和决策。

  1. import numpy as np
  2. import matplotlib.pyplot as plt
  3. # %matplotlib inline表示在行中显示图片
  4. data = np.arange(0, 1.1, 0.01)
  5. plt.title('lines')#添加标题
  6. plt.xlabel('x')#添加×轴的标签
  7. plt.ylabel('y')#添加y轴的标签
  8. plt.xlim((0, 1))#确定×轴范围
  9. plt.ylim((0, 1))#确定y轴范围
  10. plt.xticks([0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1])#规正X拙反
  11. plt.yticks([0, 0.2, 0.4 ,0.6, 0.8, 1])#确定y轴刻度
  12. plt.plot(data, data ** 2)#添加y=x^2曲线
  13. plt.plot(data, data**4)#添加y=x^4曲线
  14. plt.legend(['y=x^2','y=x^4'])#添加图例
  15. plt.savefig('E:/Python数据分析/y=x^2.jpg')
  16. plt.show()

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