Python数据分析实战指南：Pandas/NumPy/Matplotlib完整实践

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Python数据分析实战指南：Pandas/NumPy/Matplotlib完整实践

Python是数据分析的主流语言。本文分享Pandas/NumPy/Matplotlib的完整实战经验。

NumPy基础

数组创建：np.array、np.zeros、np.ones、np.arange。

数组运算：加减乘除、矩阵运算、广播。

数组索引：切片索引、布尔索引、花式索引。

数组形状：reshape、flatten、transpose。

常用函数：np.sum、np.mean、np.max、np.min、np.where。

Pandas基础

Series：一维标签数组。类似带索引的列表。

DataFrame：二维标签数组。类似Excel表格。

读取数据：pd.read_csv、pd.read_excel、pd.read_sql。

查看数据：head、tail、info、describe。

选择数据：loc、iloc、条件筛选。

数据清洗

缺失值：isnull、fillna、dropna。

重复值：duplicated、drop_duplicates。

数据类型：astype、to_datetime。

字符串处理：str.contains、str.replace、str.split。

异常值：describe统计、IQR方法。

数据处理

合并数据：concat、merge、join。

分组聚合：groupby、agg、transform。

透视表：pivot_table、crosstab。

排序：sort_values、sort_index。

时间处理：to_datetime、resample、dt访问器。

数据可视化

折线图：plot.line。展示趋势。

柱状图：plot.bar。展示对比。

饼图：plot.pie。展示占比。

散点图：plot.scatter。展示关系。

子图：subplots。多个图表布局。

Matplotlib进阶

中文显示：设置中文字体。plt.rcParams。

图表样式：颜色、线型、标记。

多子图：subplots、GridSpec。

保存图表：savefig。PNG、PDF、SVG格式。

Seaborn：基于Matplotlib的统计可视化库。

最佳实践

代码规范：使用有意义的变量名。注释清晰：复杂逻辑加注释。链式操作：利用Pandas链式操作。内存优化：处理大数据时注意数据类型。代码复用：常用操作封装成函数。

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