Python数据分析基础:从入门到Pandas操作
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更新于2024-08-29
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"Python数据分析入门"
在Python数据分析领域,掌握基础是非常关键的第一步。本文将带你了解Python的基础常识,包括print()函数的使用、常见的数据类型,以及如何赋值变量。此外,还将简单介绍机器学习的基本概念,以及Pandas库在数据分析中的应用。
1. Python基础常识
- print()函数是Python中的输出函数,它可以打印任何括号内包含的信息。例如,print(666)将输出数字666,print('机器学习')将输出文字"机器学习"。同时,print()还可以同时输出多个元素,如print('人生苦短','我学python','666'),它们之间用逗号分隔。
- Python的三种基本数据类型是字符串、整数和浮点数。字符串是文本类型,用单引号或双引号包围,如'xiaodong'、'666'。整数不包含小数点,如666。浮点数则含有小数点,如6.66。
- 变量赋值是通过等号 (=) 来实现的,可以将任何数据类型的值赋给变量。例如,小明可以被赋值为字符串'希望'或'(^-^)V',并可以通过print()函数输出。
2. 机器学习入门
- 机器学习是一种让计算机通过经验学习的方法,无需显式编程。它广泛应用于图像识别、自然语言处理、预测分析等领域。
- 机器学习主要分为两大类:监督学习和非监督学习。监督学习有标记的训练数据,用于预测未知数据;非监督学习则是在无标签数据上进行模式发现。
3. Pandas常见操作
- Pandas是Python中用于数据分析的强大库,提供了DataFrame和Series两种核心数据结构。
- 导入Pandas库通常写为`import pandas as pd`,之后可以使用`pd.read_x()`函数读取不同格式的文件,如`.xlsx`、`.csv`或`.txt`文件。
- DataFrame是二维表格数据结构,而Series是一维数组,类似于一列数据。
- 使用`info()`可以查看数据集的基本信息,`head()`显示数据集的前几行,`describe()`提供数值列的统计摘要,`[]`用于选取特定列,如`df['price']`。
在Python数据分析的旅程中,掌握这些基础知识是至关重要的。随着对Pandas和机器学习的深入,你将能够处理更复杂的任务,如数据清洗、特征工程、建模和预测。继续学习,探索更多Python在数据分析领域的强大功能吧。
2024-02-20 上传
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