用Python玩转数据考试答案

本文将介绍如何使用Python处理和分析数据，以及利用Python的编程能力来辅助解答数据考试题目。

一、数据处理与分析

1、数据清洗

import pandas as pd

# 导入数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 进行数据清洗，删除无效数据
data = data.dropna()

2、数据统计与可视化

import matplotlib.pyplot as plt

# 统计数据分布情况
counts = data['category'].value_counts()

# 可视化数据分布情况
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(counts.index, counts.values)
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Count')
plt.title('Data Distribution')
plt.show()

二、特征工程

1、特征选择

from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2

# 进行特征选择
X = data.drop('label', axis=1)
y = data['label']
selector = SelectKBest(chi2, k=5)
X_new = selector.fit_transform(X, y)

2、特征标准化

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 进行特征标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X_new)

三、模型建立与预测

1、模型选择

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 实例化模型
model = LogisticRegression()

# 拟合数据
model.fit(X_scaled, y)

2、模型评估与预测

# 评估模型
score = model.score(X_scaled, y)
print("模型准确率：", score)

# 预测新样本
new_data = pd.read_csv('new_data.csv')
new_data_cleaned = new_data.dropna()
new_X = new_data_cleaned.drop('label', axis=1)
new_X_scaled = scaler.transform(selector.transform(new_X))
predictions = model.predict(new_X_scaled)

四、结果解读

1、分析预测结果

# 分析预测结果
result = pd.DataFrame({'data': new_data_cleaned['data'], 'prediction': predictions})
result.to_csv('result.csv', index=False)

2、结果可视化

# 可视化预测结果
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(result['data'], result['prediction'])
plt.xlabel('Data')
plt.ylabel('Prediction')
plt.title('Prediction Result')
plt.show()

通过以上步骤，我们可以使用Python对数据进行处理和分析，并利用建立的模型进行预测。这些工具和技术可以应用于数据考试答题过程中，帮助我们更好地理解和解答数据题目。