《Python数据分析》课件

《数据分析》课程介Python绍课程目标与大纲本课程旨在帮助学员掌握数据分析的核心技能，使其能够独立完成数Python据分析项目通过系统学习基础、常用数据分析库（如、Python NumPy、）以及数据可视化工具（如、、），Pandas SciPyMatplotlib Seaborn Plotly学员将能够熟练地进行数据清洗、预处理、分析和可视化，为实际工作和研究奠定坚实基础课程内容涵盖数据获取、数据处理、数据分析和数据可视化四大模块，每个模块均结合实际案例进行讲解，确保学员能够学以致用明确目标系统学习实践应用掌握数据分析的系统学习基础、Python Python核心技能，能够独立完常用数据分析库以及数成数据分析项目据可视化工具简介PythonPython的特点和优势Python在数据分析中的应用是一种高级编程语言，以其简洁、易读的语法而闻名Python它具有强大的通用性，可以应用于各种领域还拥有丰Python富的库和框架，为数据分析提供了强大的支持此外，Python具有跨平台性，可以在不同的操作系统上运行对于初学者来说，也是一种非常友好的语言，学习曲线相对平缓Python环境搭建PythonAnaconda安装是一个流行的发行版，集成了许多常用的数据分Anaconda Python析库安装可以省去手动安装各种库的麻烦你可以从Anaconda官网下载适合你操作系统的安装包，然后按照提示进行Anaconda安装安装过程中，建议勾选将添加到系统环境变量的Anaconda选项，这样可以在命令行中直接使用和相关的工具PythonJupyter Notebook使用基础语法Python1变量和数据类型运算符和表达式1在中，变量用于存储数据你可以使用赋值语句将Python数据存储到变量中支持多种数据类型，包括整数Python、浮点数、字符串、布尔值等是一种动态类型语Python言，不需要显式声明变量的类型变量的类型会根据赋给它的值自动确定基础语法Python2条件语句条件语句用于根据条件执行不同的代码块使用、和关Python ifelif else键字来定义条件语句你可以使用比较运算符和逻辑运算符来组合条件例如，你可以使用语句来判断一个数是否大于，如果大于则输出if00正数，否则输出非正数循环语句循环语句用于重复执行一段代码支持两种循环语句循环和Python for循环循环用于遍历一个序列（如列表、元组或字符串）中的元while for素循环用于在满足条件的情况下重复执行代码在使用循while while环时，需要注意循环条件的更新，避免出现无限循环函数Python函数定义与调用参数传递返回值函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相中，函数的参数传递方式有以下几种位置参函数可以返回一个或多个值返回值可以是任何数据类Python关联功能的代码段使用关键字定义函数数按照参数定义的顺序传入参数关键字参数通过型，包括数字、字符串、列表、元组等如果没有显式Python def，你可以定义一个由自己想要功能的函数，以下是简单参数名指定传入的参数值默认参数在定义函数时，地使用语句，函数将默认返回你可以使return None的规则函数代码块以关键词开头，后接函数标识可以为参数指定默认值，如果在调用函数时没有传入该用赋值语句将函数的返回值存储到变量中例如，你可def符名称和圆括号任何传入参数和自变量必须放在圆参数，则使用默认值可变参数可以传入任意数量的以定义一个函数来计算两个数的和，并将结果返回给调括号中间圆括号之间可以用于定义参数函数的第一参数，会将这些参数封装成一个元组或字典用方Python行语句可以选择性地使用文档字符串用于存放函数说—明函数内容以冒号起始，并且缩进表达式return[]结束函数，选择性地返回一个值给调用方不带表达式的相当于返回return None模块和包Python模块的导入与使用1模块是一个包含所有你定义的函数和变量的文件，其后缀名是模块可以被别的程序引入，以使用该模块中的函数等功能.py你可以使用语句导入模块导入模块后，你可以使用import模块名加点号的方式访问模块中的函数和变量例如，如果你导入了名为的模块，你可以使用来计算平方根math math.sqrt常用内置模块2提供了许多内置模块，可以直接使用，无需安装例如Python，模块提供了数学函数，模块提供了操作系统相关的功math os能，模块提供了日期和时间相关的功能，模块datetime random提供了随机数生成的功能你可以使用函数来查看模块的help文档，了解模块中提供的函数和变量文件操作Python文件的读写提供了内置的文件操作函数，可以方便地读取和写入文Python件你可以使用函数打开一个文件，并指定打开模式（open如读取、写入或追加）打开文件后，你可以使用函数read读取文件内容，或者使用函数写入文件内容完成文件write操作后，务必使用函数关闭文件，释放资源close异常处理在文件操作过程中，可能会出现各种异常，如文件不存在、权限不足等为了保证程序的健壮性，需要使用异常处理机制来捕获和处理这些异常你可以使用语句来捕获异常try...except如果在块中的代码发生异常，则会执行块中的代码try except你还可以使用块来定义无论是否发生异常都会执行的finally代码，如关闭文件面向对象编程Python1类和对象继承和多态2面向对象编程是一种编程范式，它将数据和操作数据的函数封装在一起，形成对象类是对象的蓝图，定义了对象的属性和方法对象是类的实例，具有类定义的属性和方法是一种支持面向对象编程的语言你可以使用关键字定义类，然后使用类创建对象Python class继承是一种机制，允许一个类（子类）继承另一个类（父类）的属性和方法子类可以重写父类的方法，以实现不同的行为多态是指不同类的对象可以对同一个方法做出不同的响应继承和多态是面向对象编程的重要特性，可以提高代码的重用性和灵活性简介NumPyNumPy的特点和优势NumPy的安装和导入是中用于科学计算的核心库它提供了一个高性你可以使用命令安装安装完成NumPy Python pip NumPypip installnumpy能的多维数组对象，以及用于处理这些数组的工具的后，你可以使用语句导入通常，我们会使用NumPy importNumPy主要特点包括强大的维数组对象、广播功能函数、集成的方式导入，并将的别名设N importnumpy asnp NumPy NumPy和代码的工具、线性代数、傅里叶变换和随机数生置为，这样可以方便地使用的函数和对象例如，你C/C++Fortran npNumPy成等功能使用可以方便地进行数值计算和数据分析可以使用函数创建一个数组NumPy np.array NumPy数组创建NumPy从列表创建数组使用NumPy函数创建数组你可以使用函数从列表创建数组例如，你可提供了许多函数用于创建数组，如、、np.array Python NumPy NumPy np.zeros np.ones以创建一个包含整数的列表，然后使用函数将其转换为、和等函数用于创建np.array np.empty np.arange np.linspace np.zeros数组你还可以创建一个包含浮点数的列表，或者一个包含字符一个包含的数组函数用于创建一个包含的数组NumPy0np.ones1串的列表数组中的元素类型必须相同如果列表中的元素类型函数用于创建一个未初始化的数组函数用于创NumPy np.empty np.arange不同，会自动将它们转换为最通用的类型建一个等差数列函数用于创建一个等间隔数列NumPy np.linspace数组索引与切片NumPy一维数组索引你可以使用方括号来访问数组中的元素数组的索引从开始[]NumPy0例如，如果是一个数组，则表示数组中的第一个元素，arr NumPyarr

[0]表示数组中的第二个元素，以此类推你还可以使用负数索引从数arr

[1]组的末尾开始访问元素例如，表示数组中的最后一个元素arr[-1]多维数组索引你可以使用多个索引来访问多维数组中的元素例如，如果是一个二arr维数组，则表示数组中的第一个元素，表示数组中的第arr[0,0]arr[0,1]一个元素，以此类推你还可以使用切片来访问数组中的一部分元素例如，表示数组中的第一个元素arr[0:2,0:2]数组运算NumPy数组与标量运算1你可以直接将数组与标量进行运算例如，你可以将一NumPy个数组中的所有元素都加上一个标量，或者乘以一个标NumPy数组间运算量这些运算都是按元素进行的例如，如果是一个2arr NumPy数组，则会将数组中的每个元素都加上arr+11你可以将两个数组进行运算例如，你可以将两个NumPy数组相加，或者相乘这些运算也是按元素进行的但NumPy是，进行数组间运算时，需要保证两个数组的形状是兼容的例如，如果两个数组的形状相同，则可以直接进行运算如果两个数组的形状不相同，则需要使用广播机制进行运算数学函数NumPy常用数学函数统计函数提供了许多常用的数学函数，如、、提供了许多统计函数，如、、NumPynp.sin np.cos NumPynp.mean np.median、、、等你可以使用这些函、、、和等你可以np.tan np.exp np.log np.sqrt np.std np.var np.sum np.min np.max数对数组中的元素进行数学运算这些函数都是按元素使用这些函数计算数组的统计量例如，如果是一个NumPyNumPyarr进行的例如，如果是一个数组，则会计数组，则会计算数组的平均值arr NumPynp.sinarr NumPynp.meanarr算数组中每个元素的正弦值简介Pandas灵活性1高性能2易用性3是一个强大的数据分析库，提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具主要用于数据清洗、数据预Pandas PythonPandas处理、数据分析和数据可视化的核心数据结构是和类似于一维数组，类似于二维表格Pandas Series DataFrame Series DataFrame的特点包括灵活的数据结构、强大的数据处理功能、方便的数据索引和切片、支持多种数据格式、集成和Pandas Matplotlib Seaborn等数据可视化库使用可以方便地进行数据分析和处理Pandas数据结构Pandas SeriesSeries的创建你可以使用函数创建你可以从pd.Series PandasSeries列表、数组或字典创建例如，你可以创Python NumPySeries建一个包含整数的列表，然后使用函数将其转换为pd.Series你还可以指定的索引如果没有指定索引，则Series Series会自动创建一个从开始的整数索引Series0Series的索引和切片你可以使用索引来访问中的元素如果具有显式Series Series索引，则可以使用显式索引来访问元素如果没有显式索引，则可以使用隐式索引（从开始的整数索引）来访问元素你0还可以使用切片来访问中的一部分元素例如，表Series s[0:2]示中的第一个元素Series数据结构Pandas DataFrame1DataFrame的创建2DataFrame的索引和切片你可以使用函数创建你可以使用行索引和列索引来访问中的元素如pd.DataFrame Pandas DataFrame DataFrame你可以从字典、数组或创建果具有显式索引，则可以使用显式索引来访问元Python NumPySeriesDataFrame DataFrame例如，你可以创建一个包含多个列表的字典，然后使用素如果没有显式索引，则可以使用隐式索引（从开始的0函数将其转换为你还可以指定整数索引）来访问元素你还可以使用切片来访问pd.DataFrame DataFrame的行索引和列索引如果没有指定索引，则中的一部分元素例如，表示DataFrame DataFramedf[0:2]DataFrame会自动创建从开始的整数索引中的第一行DataFrame0数据选择Pandasloc和iloc方法提供了和两种方法用于数据选择方法基于标签进Pandas lociloc loc行选择，可以接受行和列的标签作为参数方法基于整数位置进行iloc选择，可以接受行和列的整数索引作为参数使用这两种方法可以灵活地选择中的数据子集DataFrame布尔索引布尔索引是一种根据条件选择数据的方法你可以使用比较运算符和逻辑运算符创建一个布尔，然后使用该作为索引来选择Series Series中满足条件的行例如，你可以选择中某一列大DataFrameDataFrame于某个值的行布尔索引可以方便地进行数据过滤数据处理Pandas1缺失值处理重复值处理2数据清洗是数据分析的重要步骤提供了多种方法用于处理缺失值和重复值你可以使用和函数检测缺失值Pandas isnullnotnull可以使用函数删除包含缺失值的行或列可以使用函数填充缺失值你可以使用函数检测重复值可dropna fillnaduplicated以使用函数删除重复值通过数据清洗，可以提高数据质量，保证数据分析的准确性drop_duplicates数据合并Pandasconcat函数merge函数函数是中用于连接函数是中用于合并concat Pandasmerge Pandas或对象的函数你对象的函数你可以使用SeriesDataFrameDataFrame可以使用函数沿着指定的轴（函数基于一个或多个键将两个concat merge行或列）将多个对象连接在一起对象合并在一起DataFrame merge函数可以设置多种参数，如连函数支持多种合并方式，如内连接、concat接轴、连接方式、是否忽略索引等左连接、右连接和外连接使用使用函数可以方便地将多个数函数可以方便地将来自不同concat merge据源合并成一个数据集对象的数据合并成一个数DataFrame据集数据聚合Pandasgroupby操作操作是中用于数据聚合的重要功能你可以使groupby Pandas用操作将对象按照一个或多个列进行分组groupby DataFrame操作会返回一个对象，你可以对该对象进groupby GroupBy行各种聚合操作例如，你可以计算每个组的平均值、总和、最小值、最大值等聚合函数提供了多种聚合函数，如、、、Pandas meansum min、、等你可以将这些聚合函数应用于max countstd对象，计算每个组的聚合结果你还可以自定义聚合GroupBy函数，以满足特定的分析需求使用聚合函数可以方便地对分组数据进行统计分析时间序列Pandas时间序列数据创建时间序列数据重采样提供了强大的时间序列数据处理功能你可以使用你可以使用函数对时间序列数据进行重采样重采样是Pandas resample函数将字符串或数字转换为时间序列数据可以指将时间序列数据从一个频率转换为另一个频率例如，你可以将pd.to_datetime使用函数创建一个指定范围的时间序列时间序按天统计的数据转换为按月统计的数据重采样可以用于分析不同pd.date_range列数据在金融、气象等领域有广泛应用时间尺度的数据变化趋势简介SciPySciPy的特点和应用SciPy的安装和导入是一个基于的科学计算库它提供了许多用你可以使用命令安装安装完成后SciPy NumPyPythonpipSciPy pipinstall scipy于解决科学和工程问题的模块，如线性代数、优化、积分、插值，你可以使用语句导入通常，我们会使用import SciPy、信号处理、图像处理、统计等在科学研究和工程实践的方式导入，并将的别名设置SciPy importscipy assp SciPySciPy中得到广泛应用例如，你可以使用进行线性方程求解、为，这样可以方便地使用的函数和对象例如，你可SciPy spSciPy函数优化、信号滤波等以使用函数求解线性方程组sp.linalg.solve常用模块SciPy统计模块优化模块的统计模块提供的优化模块SciPy scipy.stats SciPyscipy.optimize了许多用于统计分析的函数你可以提供了许多用于函数优化和根查找的使用这些函数进行描述性统计、假设函数你可以使用这些函数求解函数检验、概率分布等例如，你可以计的最小值、最大值、根等优化模块算数据的平均值、标准差、方差等，可以用于解决各种优化问题，如线性或者进行检验、卡方检验等统计规划、非线性规划、最小二乘法等t模块可以帮助你分析数据的分布特征优化模块在工程设计和经济分析中得和显著性差异到广泛应用数据获取概述数据源类型数据源多种多样，常见的数据源类型包括文件、文件、数据CSV Excel库、、文件、文本文件等不同类型的数据源需要使用不Web APIJSON同的方法进行获取了解数据源的类型是数据获取的第一步数据获取方法针对不同类型的数据源，可以使用不同的数据获取方法例如，可以使用读取文件和文件可以使用的数据库连接Pandas CSVExcel Python库连接数据库可以使用库从获取数据可以使用requests WebAPI模块解析文件选择合适的数据获取方法可以提高数据获取json JSON的效率文件读写CSV使用Python内置csv模块内置的模块提供了用于读写文件的功能你可Python csv CSV以使用函数读取文件，并使用csv.reader CSV csv.writer函数写入文件模块简单易用，但功能相对有限，例CSVcsv如不支持直接读取文件的标题行CSV使用Pandas读写CSV提供了更强大的文件读写功能你可以使用Pandas CSV函数读取文件，并使用函数写pd.read_csvCSVdf.to_csv入文件支持多种文件选项，如分隔符、CSV Pandas CSV编码、标题行等使用读写文件可以更方便地进PandasCSV行数据处理文件读写Excel使用openpyxl1是一个用于读写文件的库你可以使用openpyxl ExcelPython创建、修改和读取文件支持多种openpyxl Excelopenpyxl文件格式，如、、、等使用Excel.xlsx.xlsm.xltx.xltm可以方便地进行文件操作openpyxl Excel使用Pandas读写Excel2提供了更便捷的文件读写功能你可以使用Pandas Excel函数读取文件，并使用pd.read_excel Exceldf.to_excel函数写入文件支持多种文件选项，如Excel Pandas Excel工作表、标题行、索引等使用读写文件可以PandasExcel更方便地进行数据处理数据库连接SQLite数据库操作MySQL数据库操作是一个轻量级的嵌入式数据库是一个流行的关系型数据库SQLite MySQL提供了模块用于连提供了多种连接库，Python sqlite3Python MySQL接和操作数据库你可以使如和SQLite pymysqlmysql-connector-用函数连接你可以使用这些库连接和操sqlite

3.connect python数据库可以使用对作数据库需要先安装相应SQLite cursorMySQL象执行语句数据库适的库，然后才能使用数据SQL SQLiteMySQL用于小型应用和嵌入式系统库适用于中大型应用数据抓取Web1数据提取12HTML解析3HTTP请求数据抓取是从页面获取数据的过程数据抓取通常包括以下步骤发送请求、解析页面、提取数据Web WebWeb HTTPHTML提供了强大的库用于数据抓取，如和掌握数据抓取技术可以帮助你从互联网获取各种数Python Webrequests BeautifulSoupWeb据请求是客户端与服务器之间进行通信的方式请求包括请求方法、请求头、请求体等常见的请求方法包括HTTP HTTPHTTP GET、、、等使用库可以方便地发送请求POST PUTDELETE requestsHTTP数据抓取Web2HTML解析解析是将文档转换为可以方便地提取数据的格式的过程HTML HTML是一个流行的解析库你可以使用解BeautifulSoup HTMLBeautifulSoup析文档，并使用选择器或选择器提取数据HTML CSSXPath可以处理各种文档，包括格式不规范的文档BeautifulSoup HTML可以帮助你从页面提取所需的数据BeautifulSoup HTML使用BeautifulSoup使用库解析的一般步骤如下导入BeautifulSoup HTML

1.BeautifulSoup库；创建对象，并将文档作为参数传入；使用

2.BeautifulSoup HTML

3.或方法查找元素；使用方法获取元素的文本内find find_all

4.get_text容；使用属性获取元素的属性值

5.attrs数据处理JSONJSON格式简介是一种轻量级的数据交换JSON JavaScriptObject Notation格式易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成JSON基于编程语言的一个子集数据由JSON JavaScriptJSON键值对组成，键值对之间使用冒号分隔，多个键值对之间使用逗号分隔数据可以表示简单值（如字符串、数字、布JSON尔值）和复杂结构（如对象、数组）使用json模块提供了模块用于处理数据你可以使用Python json JSON函数将字符串解析为对象（如字典json.loads JSONPython、列表）可以使用函数将对象转换为json.dumps Python字符串模块支持多种选项，如缩进、排序JSON jsonJSON等使用模块可以方便地进行数据处理jsonJSON数据清洗概述数据清洗的重要性常见数据质量问题数据清洗是数据分析的重要步骤真实世界的数据往往是不完整常见的数据质量问题包括缺失值（）、异常值Missing Values、不一致、有噪声的这些问题会影响数据分析的准确性数据（）、重复值（）、错误值（Outliers DuplicatedValues Invalid清洗的目标是提高数据质量，使数据能够满足分析需求数据清）、不一致性（）、格式错误（Values InconsistencyFormat洗包括处理缺失值、异常值、重复值、错误值等通过数据清洗）等这些问题可能由多种原因引起，如数据采集错误、Errors，可以提高数据分析的准确性和可靠性数据传输错误、数据合并错误等了解常见的数据质量问题有助于选择合适的数据清洗方法数据预处理1缺失值处理1缺失值是指数据集中缺少的数据处理缺失值的方法包括删除缺失值、填充缺失值删除缺失值可能会导致数据丢失，适用于缺失值较少的情况填充缺失值可以使用均值、中位数、众数等填充缺失值可以保留数据，但可能会引入偏差选择合适的缺失值处理方法需要根据具体情况进行判断异常值处理2异常值是指数据集中与其他数据明显不同的值异常值可能是由错误引起的，也可能是真实存在的处理异常值的方法包括删除异常值、替换异常值、不处理异常值删除异常值可能会导致数据丢失，适用于异常值是由错误引起的情况替换异常值可以使用均值、中位数等不处理异常值适用于异常值是真实存在的情况选择合适的异常值处理方法需要根据具体情况进行判断数据预处理2数据标准化1数据标准化是指将数据缩放到一个特定的范围，如或数[0,1][-1,1]据标准化可以消除不同特征之间的量纲影响，提高数据分析的准确性常用的数据标准化方法包括最小最大标准化、标准化等-Z-score最小最大标准化将数据缩放到范围标准化将数据-[0,1]Z-score转换为均值为，标准差为的分布01数据离散化2数据离散化是指将连续数据转换为离散数据数据离散化可以简化数据，提高数据分析的效率常用的数据离散化方法包括等宽离散化、等频离散化、聚类离散化等等宽离散化将数据划分为宽度相等的区间等频离散化将数据划分为包含相同数量数据的区间聚类离散化使用聚类算法将数据划分为不同的簇数据可视化概述数据可视化的重要性Python可视化库介绍数据可视化是将数据转换为图形或图提供了多种数据可视化库，Python像的过程数据可视化可以帮助人们如、、等Matplotlib SeabornPlotly更好地理解数据，发现数据中的模式是一个基础的数据可视Matplotlib和趋势数据可视化是数据分析的重化库，提供了各种静态图表要工具通过数据可视化，可以更有是一个基于的高Seaborn Matplotlib效地传达数据分析的结果级数据可视化库，提供了更美观的统计图表是一个交互式数据可Plotly视化库，可以创建交互式图表和仪表板选择合适的数据可视化库可以提高数据可视化的效果简介MatplotlibMatplotlib的特点和优势Matplotlib的基本使用是一个绘图库，可以生成出版质量的硬拷使用绘制图形的一般步骤如下导入库Matplotlib Python2D Matplotlib

1.Matplotlib贝格式图形和交互式环境下的图形的特点包括简；创建对象和对象；使用对象的方法绘制Matplotlib

2.Figure Axes

3.Axes单易用、高度可定制、支持多种图形格式、可以嵌入到应用图形；设置图形的标题、坐标轴标签、图例等；显示或保GUI

4.

5.程序中是数据可视化领域的基础库，许多其存图形提供了丰富的，可以灵活地定制图形的Matplotlib PythonMatplotlib API他可视化库都是基于开发的使用可以创各个方面Matplotlib Matplotlib建各种静态图表，如折线图、散点图、柱状图、饼图等绘图基础Matplotlib折线图散点图折线图是一种用于显示数据随时间变化的趋势的图表你可以使用散点图是一种用于显示两个变量之间关系的图表你可以使用的函数绘制折线图需要提供轴和轴的数据可的函数绘制散点图需要提供轴和轴的数据Matplotlib plotX YMatplotlib scatterX Y以设置折线的颜色、线型、标记等折线图适用于显示连续数据的可以设置散点的颜色、大小、形状等散点图适用于显示两个变变化趋势量之间的相关性高级绘图Matplotlib柱状图饼图柱状图是一种用于比较不同类别数据的图表你可以使用饼图是一种用于显示不同类别数据在总体中所占比例的图表的函数绘制柱状图需要提供轴的类别和你可以使用的函数绘制饼图需要提供每Matplotlib barX Matplotlibpie轴的数据可以设置柱子的颜色、宽度、边框等柱状图个类别的数据和标签可以设置饼图的颜色、起始角度、分Y适用于比较离散数据的差异离效果等饼图适用于显示各部分在整体中所占的比例图表定制Matplotlib颜色和样式设置1允许你自定义图表的颜色和样式你可以使用颜色Matplotlib名称、十六进制颜色码、值等指定颜色可以使用线型RGB、标记等设置样式例如，你可以设置折线的颜色为红色，线型为虚线，标记为圆形坐标轴设置2允许你自定义坐标轴的范围、刻度、标签等你可Matplotlib以使用和函数设置坐标轴的范围可以使用xlim ylim和函数设置坐标轴的刻度可以使用xticks yticks和函数设置坐标轴的标签xlabel ylabel多子图Matplotlibsubplot函数允许你在同一个对象中创建多个子图你可Matplotlib Figure以使用函数创建子图需要指定子图的行数、列数subplot、索引例如，表示创建一个行列的子图subplot2,2,122，并选择第一个子图进行绘制gridspec模块提供了模块用于更灵活地创建子图你可Matplotlib gridspec以使用对象指定子图的布局可以使用切片操作选GridSpec择子图的区域模块可以创建更复杂的子图布局gridspec简介SeabornSeaborn的特点和优势Seaborn的基本使用是一个基于的数据可视化库使用绘制图形的一般步骤如下导入库；Seaborn MatplotlibPython Seaborn

1.Seaborn

2.提供了更高级的接口，可以创建更美观的统计图表加载数据集；使用的函数绘制图形；可以使用Seaborn

3.Seaborn

4.的特点包括美观的默认样式、简洁的语法、强大的统函数定制图形提供了多种函数用于绘制各Seaborn Matplotlib Seaborn计图表、可以与无缝集成可以帮种统计图表，如直方图、散点图、箱线图等Pandas DataFrameSeaborn助你快速创建高质量的数据可视化图表统计图表Seaborn直方图核密度图直方图是一种用于显示数据分布的图表你可以使用的核密度图是一种用于显示数据分布的图表你可以使用的Seaborn Seaborn函数绘制直方图需要提供要显示的数据可以设置柱子函数绘制核密度图需要提供要显示的数据可以设置核histplot kdeplot的数量、颜色、边框等直方图适用于显示数据的分布情况函数的类型、带宽等核密度图适用于显示数据的分布情况，并且可以平滑数据关系图表Seaborn散点图散点图是一种用于显示两个变量之间关系的图表你可以使用的Seaborn函数绘制散点图需要提供轴和轴的数据可以设置散点scatterplot X Y的颜色、大小、形状等散点图适用于显示两个变量之间的相关性回归图回归图是一种用于显示两个变量之间关系的图表，并且可以显示回归线你可以使用的函数绘制回归图需要提供轴和轴Seaborn regplotXY的数据可以设置回归线的颜色、置信区间等回归图适用于显示两个变量之间的线性关系分类图表Seaborn箱线图1箱线图是一种用于显示数据分布的图表箱线图显示数据的中位数、四分位数、上下限以及异常值你可以使用Seaborn的函数绘制箱线图需要提供要显示的数据箱线boxplot图适用于比较不同类别数据的分布情况小提琴图2小提琴图是一种用于显示数据分布的图表小提琴图结合了箱线图和核密度图的特点你可以使用的Seaborn violinplot函数绘制小提琴图需要提供要显示的数据小提琴图适用于比较不同类别数据的分布情况简介PlotlyPlotly的特点和优势是一个交互式数据可视化库，可以创建交互式图表和仪Plotly表板支持多种编程语言，如、、等Plotly PythonR JavaScript的特点包括交互式图表、美观的默认样式、支持多Plotly种图表类型、可以与无缝集成、可以发布Pandas DataFrame到可以帮助你创建专业的数据可视化应用Web PlotlyPlotly的基本使用使用绘制图形的一般步骤如下导入库；准Plotly

1.Plotly

2.备数据；创建对象；添加数据到对象；设

3.Figure

4.Figure

5.置图形的布局；显示或保存图形提供了丰富的

6.Plotly API，可以灵活地定制图形的各个方面你可以创建各种交互式图表，如折线图、散点图、柱状图、饼图、图表等3D交互式图表Plotly折线图和散点图你可以使用创建交互式折线图和散点图允许你添加鼠标悬Plotly Plotly停效果，点击事件等你可以使用模块创建各种图plotly.graph_objects表对象，如、等你可以使用模块在本地显示图Scatter Lineplotly.offline表，或者使用模块将图表发布到plotly.plotly Web3D图表允许你创建各种交互式图表，如散点图、曲面图、网格Plotly3D3D3D3D图等你可以使用模块创建各种图表对象，如plotly.graph_objects3D、等你可以使用鼠标旋转、缩放、平移图表，以Scatter3d Surface3D便从不同的角度查看数据地理可视化Plotly地图绘制地理数据可视化提供了强大的地图绘制功能你可以使用将地理数据可视化Plotly Plotly你可以使用创建各种地图，如允许你在地图上显示各种地Plotly Plotly世界地图、国家地图、地区地图等理数据，如点、线、多边形等你可支持多种地图类型，如散点地以使用创建各种地理数据可视Plotly Plotly图、地图等你可以使化图表，如热力图、等值线图、流向choropleth用在地图上显示各种数据，如图等可以帮助你分析地理数Plotly Plotly人口、、温度等据的空间分布和关系GDP数据仪表板交互性1可视化2数据3数据仪表板是一种用于显示关键数据的可视化界面数据仪表板可以帮助用户快速了解数据的状态，发现数据中的问题和机会数据仪表板通常包含多个图表和指标，可以交互式地进行筛选和钻取是一个用于创建数据仪表板的库基于，可以创建美观和交互式的数据仪表板易于使用，并且可以Dash PythonDash PlotlyDash与无缝集成使用可以快速创建专业的数据仪表板PandasDataFrameDash可视化最佳实践图表类型选择1选择合适的图表类型是数据可视化的关键不同的图表类型适用于显示不同类型的数据和关系例如，折线图适用于显示时间序列数据的变化趋势，散点图适用于显示两个变量之间的相关性，柱状图适用于比较不同类别的数据，饼图适用于显示各部分在整体中所占的比例选择合适的图表类型可以更有效地传达数据的信息可视化设计原则2遵循可视化设计原则可以提高数据可视化的效果常见的可视化设计原则包括简洁性、清晰性、一致性、对比性等简洁性是指图表应该只包含必要的信息，避免冗余和干扰清晰性是指图表应该易于理解，避免歧义和混乱一致性是指图表应该使用一致的颜色、字体和样式对比性是指图表应该使用对比鲜明的颜色和样式，突出重要的信息遵循可视化设计原则可以使图表更易于理解和记忆案例研究股票数据分析1数据获取和预处理基本统计分析股票数据分析的第一步是获取股票数据你可以使用各种数对股票数据进行基本统计分析可以帮助你了解股票数据的基据源获取股票数据，如、等本特征你可以计算股票数据的平均值、标准差、最大值、Yahoo FinanceGoogle Finance你可以使用读取股票数据，并将数据转换为最小值等你可以绘制股票数据的直方图、箱线图等基本Pandas对象然后，你需要对股票数据进行预处理，如统计分析可以帮助你发现股票数据中的模式和趋势DataFrame处理缺失值、异常值等数据预处理可以提高数据分析的准确性案例研究股票数据分析2技术指标计算技术指标是用于分析股票价格趋势和交易量的数学计算常用的技术指标包括移动平均线（）、相对强弱Moving Average指数（）、移动平均收敛散度（Relative StrengthIndex）等你可以使用Moving AverageConvergence Divergence计算各种技术指标技术指标可以帮助你判断股票的Pandas买入和卖出时机趋势可视化趋势可视化是将股票价格和技术指标可视化，以便更好地了解股票价格的趋势你可以使用或绘制股票MatplotlibSeaborn价格和技术指标的折线图你可以使用不同的颜色和样式区分不同的技术指标趋势可视化可以帮助你更直观地了解股票价格的趋势案例研究电商销售数据分析1数据清洗和转换销售趋势分析电商销售数据分析的第一步是数据清洗和转换你需要对电商销销售趋势分析是分析电商销售数据随时间变化的趋势你可以使售数据进行清洗，如处理缺失值、异常值、重复值等你还需要用对电商销售数据进行分组和聚合，计算每天、每周、Pandas对电商销售数据进行转换，如将日期转换为时间序列数据，将商每月的销售额你可以使用或绘制销售额MatplotlibSeaborn品类别转换为数值型数据数据清洗和转换可以提高数据分析的的折线图销售趋势分析可以帮助你了解电商销售数据的周期性准确性和季节性变化案例研究电商销售数据分析2客户细分RFM分析客户细分是将客户划分为不同的群体，以便更好地了解客户的需求和行分析是一种常用的客户细分方法分析基于三个指标最近一RFM RFM为你可以使用各种方法进行客户细分，如聚类分析、决策树分析等次消费时间（）、消费频率（）、消费金额（Recency Frequency你可以使用和进行客户细分客户细分可以帮助你）你可以使用计算每个客户的值你可以将Pandas Scikit-learn MonetaryPandas RFM制定更有针对性的营销策略客户划分为不同的级别分析可以帮助你识别高价值客户和RFM RFM潜在流失客户案例研究社交媒体数据分析1文本数据预处理社交媒体数据分析通常涉及文本数据文本数据预处理包括分词、去除停用词、词干提取、词形还原等分词是将文本分割成单词或短语去除停用词是去除文本中常用的无意义词词干提取是将单词转换为词根词形还原是将单词转换为原型文本数据预处理可以提高文本数据分析的准确性词频分析词频分析是统计文本中每个单词或短语出现的频率你可以使用的库或库进行词频分析词频分析可Python NLTKScikit-learn以帮助你了解文本中重要的主题和关键词你可以使用词云图可视化词频分析的结果案例研究社交媒体数据分析2情感分析主题建模12情感分析是分析文本中表达的情感倾向情感分析可以分主题建模是从文本中提取主题的过程主题建模可以帮助为正面情感、负面情感和中性情感你可以使用你了解文本中隐藏的主题和模式常用的主题建模方法包Python的库或库进行情感分析情感分析可以括潜在语义分析（）、潜在狄NLTK TextBlobLatent SemanticAnalysis帮助你了解用户对产品或服务的态度利克雷分配（）等你可以使Latent DirichletAllocation用的库进行主题建模Python Gensim案例研究地理数据分析1地理数据获取和处理1地理数据分析涉及地理数据地理数据可以从各种数据源获取，如、等你可以使用OpenStreetMap GoogleMaps API的库读取和处理地理数据你需要对地Python Geopandas理数据进行处理，如坐标转换、数据清洗等地理数据处理可以提高地理数据分析的准确性地理编码2地理编码是将地址转换为地理坐标的过程你可以使用的库进行地理编码地理编码可以将地址转换Python Geopy为经纬度坐标，以便在地图上显示你可以使用地理编码将文本地址转换为地理数据案例研究地理数据分析2空间可视化空间可视化是将地理数据在地图上显示的过程你可以使用的Python库和库进行空间可视化你可以使用库创建Geopandas FoliumFolium交互式地图空间可视化可以帮助你了解地理数据的空间分布和关系热力图绘制热力图是一种用于显示地理数据密度的图表你可以使用的Python库绘制热力图热力图使用不同的颜色表示不同的密度热力图Folium可以帮助你了解地理数据的分布密度和热点区域课程总结核心概念回顾学习资源推荐本课程回顾了数据分析的核为了帮助你继续学习数据分Python Python心概念，包括基础、析，我们推荐以下学习资源官方文PythonNumPy、、、、档、在线课程、书籍、博客、社区等Pandas SciPyMatplotlib、等通过本课程的官方文档提供了详细的参考和SeabornPlotlyAPI学习，你掌握了使用进行数教程在线课程提供了系统化的学习Python据分析的基本技能你可以使用这些内容书籍提供了深入的理论知识和技能解决各种数据分析问题实践案例博客提供了最新的技术动态和经验分享社区提供了交流和学习的平台你可以根据自己的需求选择合适的学习资源未来展望数据分析发展趋势进阶学习路径数据分析领域正在快速发展未来数据分析的发展趋势包括自为了在数据分析领域取得更大的成就，我们建议你继续学习以下动化、智能化、可视化、实时化等自动化是指使用机器学习和内容机器学习、深度学习、大数据技术、数据挖掘等机器学人工智能技术自动进行数据分析智能化是指使用人工智能技术习和深度学习是人工智能的核心技术，可以用于自动进行数据分进行更高级的数据分析可视化是指使用更美观和交互式的图表析大数据技术可以用于处理海量数据数据挖掘可以用于从数显示数据分析的结果实时化是指实时地进行数据分析，以便及据中发现隐藏的模式和知识掌握这些技能可以帮助你成为高级时做出决策掌握这些发展趋势可以帮助你在数据分析领域保持数据分析师竞争力。