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一、前言
在本学期的python数据分析可视化学习中,我了解到python数据分析的强大之处,它可以画图,可以做可视化的大屏,来提供给我们更可观的数据,python数据分析可视化是利用Python编程语言进行数据处理、转换、清洗、可视化和建模的过程。 一、易学易用Python编程语言以其简洁而易于理解的语法而闻名。相对于其他编程语言来说,Python的语法更加清晰简洁,代码可读性高。这意味着即使你没有编程经验,也可以很快上手Python编程,并且写出高效的数据分析代码。Python的语法设计具有直观性,使得初学者可以很快理解和掌握编程的基本概念。因此,使用Python进行数据分析对于初学者来说是非常友好的。 二、丰富的数据分析库 Python拥有广泛的数据分析库,如NumPy、Pandas、SciPy和Matplotlib等。这些库提供了丰富的功能,可以处理和分析各种类型的数据。NumPy库提供了高效的数值计算功能,Pandas库则提供了数据结构和数据分析工具,SciPy库提供了科学计算和统计分析的方法,而Matplotlib库则提供了强大的数据可视化功能。这些库的存在极大地简化了数据分析的过程,使得分析人员可以更加专注于问题本身,而不必花费大量时间在编写基础代码上。 三、强大的可视化能力数据可视化在数据分析中起着非常重要的作用。Python编程语言提供了丰富的数据可视化库,如Matplotlib、Seaborn、Plotly等。这些库提供了各种各样的绘图方法和工具,可以绘制出高质量、美观的图表和可视化效果。通过数据可视化,分析人员可以更直观地理解数据的特征、趋势和关系,从而更好地进行数据分析和决策。 二、Python的核心数据分析支持库Pandas是Python的核心数据分析支持库,它能够提供大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。 1.Pandas概述Pandas是数据分析的三大剑客之一,它能处理有序和无序的时间序列数据,带行、列标签的矩阵数据,处理浮点和非浮点数据里的缺失数据,表示为NaN 2.数据结构Series:一维数组,与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近。Series如今能保存不同种数据类型,字符串、boolean值、数字等都能保存在Series中。 Time- Series:以时间为索引的Series。 DataFrame:二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。 Panel :三维的数组,可以理解为DataFrame的容器。 Panel4D:是像Panel一样的4维数据容器。 PanelND:拥有factory集合,可以创建像Panel4D一样N维命名容器的模块。 下面是一个示例,展示如何使用Pandas和pyecharts进行数据可视化: import pandas as pd from pyecharts.charts import Pie from pyecharts import options as opts #数据分析 df=pd.read_excel(r'../数据集/航空公司数据.xlsx',encoding='gbk') #年龄分箱 df['年龄段']=pd.cut( df['年龄'], bins=[0,20,40,60,100], labels=['少年','青年','中年','老年'] ) #分组统计 result=df.groupby('年龄段').size() #数据统计 data=[[x,int(y)] for x,y in zip(result.index,result.values)] pie=( Pie() .add( '',#数据的系列名称,如果只有一个系列,填空字符 data, radius=['30%','75%'], center=['25%','50%'], rosetype='radius' ) ) pie.render_notebook()这就是使用pyecharts绘制的饼图 以上为我在Python数据分析方面的经验和体会,希望对Python初学者和数据分析爱好者有所帮助。对于数据分析领域,我们需要不断学习和实践,掌握相关的技能和知识,从而更好地应对大数据时代的挑战。 |
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