使用 Python 進行資料分析：入門指南

nisan發表於2024-07-26
Python

使用 Python 進行資料分析：入門指南

1. 簡介

本指南將介紹如何使用 Python 進行資料分析，涵蓋從資料載入到視覺化分析的各個方面。

2. 必要的庫

  • NumPy: 用於數值計算和陣列操作。
  • Pandas: 用於資料處理和分析，提供 DataFrame 結構。
  • Matplotlib: 用於資料視覺化，建立各種圖表。
  • Seaborn: 基於 Matplotlib 的高階視覺化庫，提供更美觀的圖表。

3. 資料載入

  • 使用 Pandas 的 read_csv() 或 read_excel() 函式載入 CSV 或 Excel 檔案。
import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
  • 使用 read_sql() 函式從資料庫載入資料。

4. 資料清理

  • 檢查缺失值並使用 fillna() 方法填充。
  • 使用 drop() 方法刪除不需要的列或行。
  • 使用 replace() 方法替換錯誤或不一致的值。

5. 資料分析

  • 使用 describe() 方法獲取資料的基本統計資訊。
  • 使用 groupby() 方法對資料進行分組並進行統計計算。
  • 使用 corr() 方法計算變數之間的相關性。

6. 資料視覺化

  • 使用 Matplotlib 的 plot() 函式建立基礎圖表。
  • 使用 Seaborn 的 histplot(), scatterplot(), boxplot() 等函式建立更復雜和美觀的圖表。

7. 例項

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 載入資料
data = pd.read_csv('sales.csv')

# 資料清理
data['Sales'] = data['Sales'].fillna(0)

# 資料分析
sales_by_region = data.groupby('Region')['Sales'].sum()

# 資料視覺化
sns.barplot(x=sales_by_region.index, y=sales_by_region.values)
plt.title('銷售額按地區分佈')
plt.show()

8. 總結

本指南簡要介紹瞭如何使用 Python 進行資料分析，從資料載入到視覺化分析，並提供了一些基本程式碼示例。你可以根據自己的需要進行擴充套件和修改。

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