Python数据清洗与可视化实践：国际旅游收入数据分析_对各个地区旅游进行数据清洗及可视化

概要

在本篇博客中，我们将通过一个实际的案例，演示如何使用Python进行数据清洗和可视化，以分析国际旅游收入数据。我们将使用Python中的Pandas库来进行数据处理和清洗，然后使用Matplotlib库来绘制饼图，展示各地区2017年至2019年国际旅游收入总和的占比情况。

整体流程

1. 将表头统一为一行。
2. 将地区字符串中的符号“？”，“ ”去除。
3. 删除空白行。
4. 删除重复行。
5. 表格中第二列数据（B列）等于第三四五列之和，将第二、三、四、五列中的空值填充。
6. 使用mean（）填充第六列空值。
7. 使用中位数法填充第7列空值。
8. 使用四分位法对第8列数据进行异常值处理，并将异常值设置为该列均值。
9. 使用除均值和中位数法以外的方法将第9和10列的空值填充。
10. 结果保留一位小数
11. 对数据绘制可视化饼图

名词解释

数据分析是指利用统计学和计算机科学的方法，对收集到的数据进行分析、解释和探索，从而发现数据中的模式、趋势和关联性，提取有用的信息和知识，并为决策和问题解决提供支持。数据分析可以应用于各个领域，包括商业、科学、工程、医疗等，帮助人们更好地理解数据、发现问题和机会，并制定合适的策略和方案。

数据分析的主要目标包括：

1. 描述性分析：对数据进行汇总和描述，包括统计量的计算、图表的绘制等，以便对数据有一个整体的了解。
2. 探索性分析：通过可视化和探索性数据分析（EDA），探索数据中的模式、趋势和关系，发现数据中的隐藏信息和规律。
3. 预测性分析：利用统计和机器学习方法，建立模型来预测未来的趋势和行为，帮助做出更准确的预测和决策。
4. 解释性分析：对模型和结果进行解释，理解模型背后的原理和机制，从而深入理解数据背后的规律和关联性。

数据分析通常涉及多种技术和工具，包括数据清洗、数据可视化、统计分析、机器学习等。通过对数据进行系统和深入的分析，可以发现数据中的价值和见解，为组织和个人提供更好的决策支持和业务洞察。

NumPy

• NumPy 是 Python 中用于科学计算的核心库之一，提供了高性能的多维数组对象和各种数学函数。它是许多其他数据分析工具的基础，如 Pandas 和 SciPy。
• NumPy 的核心是 ndarray（N-dimensional array）对象，可以用来存储和处理多维数组数据。它提供了各种函数和方法，可以进行数组的创建、索引、切片、数学运算、线性代数运算等操作。

Pandas

• Pandas 是 Python 中用于数据分析的核心库之一，提供了快速、灵活且高效的数据结构和数据操作工具。它的主要数据结构是 Series（一维数组）和 DataFrame（二维表格），可以轻松处理结构化数据。
• Pandas 提供了丰富的函数和方法，可以进行数据的加载、清洗、转换、分组、聚合等操作。它还支持对缺失值和异常值的处理，以及数据的合并和拆分等高级操作。

Matplotlib

• Matplotlib 是 Python 中用于创建可视化图表的主要库之一，提供了广泛的功能和灵活性。它可以创建各种类型的静态图表，如折线图、散点图、直方图等。
• Matplotlib 的设计灵感来自于 MATLAB，因此其语法和用法与 MATLAB 相似。它支持绘制高质量的图表，并且可以通过设置不同的样式和参数来定制图表的外观和风格。

re

• re 是 Python 中用于正则表达式操作的标准库，提供了强大的文本模式匹配和处理功能。正则表达式是一种强大的文本搜索和处理工具，可以用来查找、替换、分割等。
• re 库提供了各种函数和方法，可以用来编译和执行正则表达式，以及进行各种文本操作。它通常用于处理复杂的文本数据，如日志文件、网络数据等。

这些库在数据分析领域发挥着重要的作用，通过它们的组合，可以完成从数据加载到数据可视化的整个数据分析过程。

技术细节

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