Python数据分析实战完全指南：pandas、numpy与matplotlib应用方案

【免责声明：本文由AI辅助生成，内容仅供参考，不构成专业建议。】

Python数据分析实战指南

Python是数据分析的首选语言，pandas、numpy、matplotlib构成完整的数据分析工具链。

核心库

• pandas：数据处理和分析，DataFrame为核心
• numpy：数值计算，数组操作高效
• matplotlib/seaborn：数据可视化
• scikit-learn：机器学习算法库

常用操作

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 数据清洗
df.dropna(inplace=True)  # 删除空值
df['age'] = df['age'].astype(int)  # 类型转换

# 数据分析
summary = df.groupby('category')['sales'].sum()

# 数据可视化
import matplotlib.pyplot as plt
summary.plot(kind='bar')
plt.show()

学习路径

• 基础：Python语法、pandas基础操作
• 进阶：数据清洗、特征工程
• 高级：机器学习、深度学习

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