揭开Python数据分析的神奇面纱

import pandas as pd# 读入数据df = pd.read_csv("data.csv")# 处理缺失值df = df.fillna(df.mean())# 删除重复值df = df.drop_duplicates()# 处理异常值df = df[df["column_name"] <p><strong>数据探索：发现数据的隐藏模式</strong></p><p>一旦数据干净，就可以进行数据探索以发现其隐藏模式。Python提供了交互式环境和直观的库，帮助您快速可视化和分析数据。</p><pre class="brush:python;toolbar:false;">import matplotlib.pyplot as plt# 绘制直方图plt.hist(df["column_name"])plt.xlabel("Values")plt.ylabel("Frequency")plt.show()# 绘制散点图plt.scatter(df["column1"], df["column2"])plt.xlabel("Column 1")plt.ylabel("Column 2")plt.show()

from sklearn.linear_model import LinearRegression# 创建线性回归模型model = LinearRegression()# 拟合模型model.fit(df[["feature1", "feature2"]], df["target"])# 使用模型进行预测predictions = model.predict(df[["feature1", "feature2"]])

import seaborn as sns# 创建热力图sns.heatmap(df.corr())plt.show()# 创建地图import folium# 创建地图对象map = folium.Map(location=[latitude, longitude], zoom_start=10)# 添加标记folium.Marker([latitude, longitude], popup="Your location").add_to(map)# 保存地图map.save("map.html")