使用pandas进行数据可视化和探索性数据分析的技巧及方法

百变鹏仔 16小时前 #Python

文章标签数据

如何使用pandas进行数据可视化和探索性分析

导语：
在数据分析的过程中，可视化和探索性分析是不可或缺的环节。pandas是Python中一个非常强大的数据分析库，除了具有数据处理功能外，还提供了一系列用于数据可视化和探索性分析的工具。本文将介绍如何使用pandas进行数据可视化和探索性分析，并给出具体的代码示例。

一、数据可视化
1.折线图
折线图是一种常用的数据可视化方法，可用于展示数据随时间的变化趋势。使用pandas绘制折线图非常简单，只需要调用DataFrame的plot方法即可。下面是一个示例代码：

import pandas as pd# 创建一个DataFramedata = {'日期': ['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-04'],        '销售额': [100, 200, 150, 180]}df = pd.DataFrame(data)# 将日期列转换成日期类型df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])# 设置日期列为索引df.set_index('日期', inplace=True)# 绘制折线图df.plot()

2.柱状图
柱状图是一种常见的用于比较不同类别数据的可视化方法。同样地，使用pandas绘制柱状图也非常简单，只需要调用DataFrame的plot方法，并设置kind参数为'bar'即可。以下是一个示例代码：

import pandas as pd# 创建一个DataFramedata = {'城市': ['北京', '上海', '广州', '深圳'],        '人口': [2152, 2424, 1348, 1303]}df = pd.DataFrame(data)# 设置城市列为索引df.set_index('城市', inplace=True)# 绘制柱状图df.plot(kind='bar')

3.散点图
散点图常用于展示两个数值变量之间的相关性。pandas也提供了绘制散点图的功能。以下是一个示例代码：

import pandas as pd# 创建一个DataFramedata = {'体重': [65, 75, 58, 80, 68],        '身高': [175, 180, 160, 190, 170]}df = pd.DataFrame(data)# 绘制散点图df.plot.scatter(x='身高', y='体重')

二、探索性分析
1.基本统计分析
pandas提供了一系列用于基本统计分析的方法，如mean、median、min、max等。以下是一个示例代码：

import pandas as pd# 创建一个DataFramedata = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],        '年龄': [18, 20, 22, 24],        '身高': [170, 175, 180, 185]}df = pd.DataFrame(data)# 输出年龄的平均值、中位数、最小值、最大值等统计量print('平均年龄：', df['年龄'].mean())print('年龄中位数：', df['年龄'].median())print('最小年龄：', df['年龄'].min())print('最大年龄：', df['年龄'].max())

2.相关性分析
常用方法包括相关系数和协方差。以下是一个示例代码：

import pandas as pd# 创建一个DataFramedata = {'体重': [65, 75, 58, 80, 68],        '身高': [175, 180, 160, 190, 170]}df = pd.DataFrame(data)# 计算体重和身高的相关系数和协方差print('相关系数：', df['体重'].corr(df['身高']))print('协方差：', df['体重'].cov(df['身高']))

3.缺失值处理
pandas提供了一系列用于缺失值处理的方法，如isnull、fillna、dropna等。以下是一个示例代码：

import pandas as pdimport numpy as np# 创建一个包含缺失值的DataFramedata = {'姓名': ['张三', '李四', np.nan, '赵六'],        '年龄': [18, 20, np.nan, 24]}df = pd.DataFrame(data)# 判断哪些值是缺失值print(df.isnull())# 填充缺失值df.fillna(0, inplace=True)# 删除包含缺失值的行df.dropna(inplace=True)

本文介绍了如何使用pandas进行数据可视化和探索性分析，并给出了具体的代码示例。通过掌握这些技巧，可以更加灵活地处理数据、分析数据，并得出有意义的结论。

文章推荐

使用pandas进行数据可视化和探索性数据分析的技巧及方法

如何用Python编写随机森林算法？

如何用Python编写插入排序算法？

如何使用Python实现决策树算法？

使用 Python 查找元组列表中的最小值和最大值

如何用Python编写普里姆算法？