如何在Python中进行数据分析和挖掘

# 使用requests库获取网络上的数据import requestsurl = "http://example.com/data.csv"response = requests.get(url)data = response.content# 使用pandas库读取本地的数据文件import pandas as pddata = pd.read_csv("data.csv")# 使用MySQLdb库连接数据库并获取数据import MySQLdb# 连接数据库conn = MySQLdb.connect(host="localhost", user="root", passwd="password", db="database")cursor = conn.cursor()# 执行查询语句cursor.execute("SELECT * FROM table")# 获取查询结果data = cursor.fetchall()# 关闭数据库连接conn.close()

import pandas as pd# 去除重复数据data = data.drop_duplicates()# 处理缺失值data = data.dropna()# 标准化数据data['column'] = (data['column'] - data['column'].mean()) / data['column'].std()# 数据类型转换data['column'] = data['column'].astype(int)# 去除异常值q1 = data['column'].quantile(0.25)q3 = data['column'].quantile(0.75)iqr = q3 - q1data = data[(data['column'] &gt; q1 - 1.5*iqr) &amp; (data['column'] <ol start="3"><li>数据分析和挖掘<br>在数据清洗之后，我们可以进行数据分析和挖掘的各种操作。在Python中，我们可以使用各种数据分析和挖掘库（如numpy、scipy、sklearn等）来进行各种统计分析、机器学习和数据可视化操作，包括但不限于以下几种方式：</li><li>描述性统计分析</li><li>数据关联分析</li><li>数据聚类分析</li><li>数据预测和分类</li><li>数据可视化</li></ol><p>示例代码：</p><p><span>立即学习</span>“<a href="https://pan.quark.cn/s/00968c3c2c15" style="text-decoration: underline !important; color: blue; font-weight: bolder;" rel="nofollow" target="_blank">Python免费学习笔记（深入）</a>”；</p><pre class="brush:python;toolbar:false;">import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.cluster import KMeansimport matplotlib.pyplot as plt# 描述性统计分析data.describe()# 数据关联分析data.corr()# 数据聚类分析kmeans = KMeans(n_clusters=3).fit(data)labels = kmeans.labels_centroids = kmeans.cluster_centers_# 数据预测和分类X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)model = LogisticRegression()model.fit(X_train, y_train)y_pred = model.predict(X_test)# 数据可视化data.plot(kind='scatter', x='column1', y='column2')plt.show()