Python数据分析及可视化

本文将系统地介绍如何使用Python进行数据分析及可视化。Python作为一种支持各种编程范式的动态语言，拥有强大的数据处理和挖掘功能。Python及其众多的扩展库，如NumPy，SciPy和Pandas，已经成为数据分析和机器学习领域最受欢迎的工具之一。

一、数据分析

1.数据整理

import pandas as pd
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Cathy', 'David', 'Eva'],
        'age': [18, 20, 22, 24, 26],
        'gender': ['F', 'M', 'F', 'M', 'F'],
        'score': [80, 90, 85, 95, 92]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

2.数据筛选

print(df[df['age'] > 20])

3.数据分组

print(df.groupby('gender').mean())

二、可视化

1.统计图表

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3, 4, 5], [1, 5, 2, 6, 3])
plt.title('Line Plot')
plt.xlabel('X Label')
plt.ylabel('Y Label')
plt.show()

2.散点图

plt.scatter(df['age'], df['score'])
plt.title('Scatter Plot')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Score')
plt.show()

3.柱状图

plt.bar(df['name'], df['score'])
plt.title('Bar Plot')
plt.xlabel('Name')
plt.ylabel('Score')
plt.show()

三、总结

本文简要地介绍了Python数据分析及可视化的相关知识点，包括数据整理、筛选、分组、统计图表、散点图和柱状图等。通过Python的强大功能，我们可以更加轻松地进行数据分析和可视化。