Analyse des données Python : laissez les données parler pour vous

Importer des données Utilisez la bibliothèque pandas de python pour importer facilement des données dans une variété de formats, notamment CSV, excel et sqlbases de données.

import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")

Exploration des données Les fonctionnalités d'exploration des données vous aident à comprendre rapidement la distribution et les tendances des données. Utilisez la méthode décrire() pour afficher les statistiques sur les données et la méthode head() pour prévisualiser les premières lignes.

print(df.describe())
print(df.head())

Nettoyage des données Le nettoyage des données est une étape importante pour garantir l’exactitude et la cohérence des données. Python fournit divers outils, tels que les méthodes fillna() et drop_duplicates(), pour gérer les valeurs manquantes et les enregistrements en double.

df.fillna(0, inplace=True)
df.drop_duplicates(inplace=True)

Visualisation des données La La visualisation des données est un moyen efficace de communiquer des informations et de découvrir des modèles. Les bibliothèques Matplotlib et Seaborn fournissent une variété de graphiques et de diagrammes pour créer des visualisations interactives et accrocheuses.

import matplotlib.pyplot as plt
df.plot(kind="bar")# 创建柱状图
plt.show()

Apprentissage automatique La bibliothèque Scikit-learn de Python rend les algorithmes d'apprentissage automatique facilement accessibles. Vous pouvez utiliser divers algorithmes d'apprentissagesupervisés et non supervisés pour prédire, classer ou regrouper des données.

from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)# 训练模型

informatiquesdistribués, tels que Dask et spark. Ces frameworks peuvent gérer des ensembles de données à grande échelle et améliorer considérablement les performances grâce au traitement parallèle.

import dask.dataframe as dd
ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=4)# 创建分布式数据框