Python数据分析完全指南：Pandas/NumPy到数据可视化的完整实战

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Python数据分析完全指南：pandas/numpy到数据可视化的完整实战

Python是数据分析的主流语言。本文分享Pandas/NumPy到数据可视化的完整数据分析实战经验。

Python数据分析环境

Anaconda：Python数据科学发行版。包含Jupyter、pandas、numpy等。

Jupyter Notebook：交互式编程环境。代码+可视化+文档一体化。

VS Code：轻量级IDE。Jupyter插件支持交互式编程。

虚拟环境：使用conda或venv创建隔离环境。

NumPy基础

数组（ndarray）：NumPy的核心。高效的多维数组。

向量化运算：对整个数组进行运算，无需循环。

常用函数：np.array()、np.reshape()、np.concatenate()。数组操作。

统计函数：np.sum()、np.mean()、np.std()。描述性统计。

Pandas基础

Series：一维标记数组。类似带索引的列表。

DataFrame：二维表格数据。最常用的数据结构。

数据读取：pd.read_csv()、pd.read_excel()、pd.read_sql()。读取各种数据源。

数据选择：df[‘column’]、df.loc[]、df.iloc[]。按列或按行选择。

数据清洗

缺失值处理：df.isnull()检查、df.fillna()填充、df.dropna()删除。

重复值处理：df.duplicated()检查、df.drop_duplicates()删除。

数据类型转换：df[‘col’].astype()类型转换。

字符串处理：df[‘col’].str.contains()、str.replace()等。

日期处理：pd.to_datetime()转换、dt accessor访问日期属性。

数据分析

描述性统计：df.describe()。均值、标准差、分位数等。

分组统计：df.groupby().agg()。分组聚合分析。

透视表：pd.pivot_table()。数据透视分析。

合并数据：pd.merge()、pd.concat()。数据合并。

时间序列：resample()、rolling()。时间序列分析。

数据可视化

Matplotlib：最基础的绘图库。各种图表类型。

Seaborn：基于Matplotlib，统计图表更美观。绑定Pandas。

Plotly：交互式图表。支持导出HTML。

Pyecharts：百度ECharts的Python绑定。对中文优化，适合中国用户。

实战案例

销售数据分析：读取销售数据→清洗→分组统计→可视化。月度趋势分析：时间序列处理→趋势图→季节性分析。用户画像分析：用户数据→标签分组→可视化。

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