資料分析已成為現代業務中不可或缺的一部分，它能幫助企業從資料中提取有價值的見解並做出明智的決策。 python是一種強大的程式語言，具有廣泛的資料分析庫，使其成為資料分析的首選工具之一。
資料處理
import pandas as pd
# 加载 CSV 文件
df = pd.read_csv("data.csv")
# 清洗和准备数据
df = df.dropna()# 删除缺失值
df["column"] = df["column"].astype("cateGory")# 转换数据类型
# 合并数据集
df2 = pd.read_csv("data2.csv")
df = pd.merge(df, df2, on="id")import numpy as np # 创建一个 NumPy 数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 数组操作 arr_mean = np.mean(arr)# 计算平均值 arr_sum = np.sum(arr)# 计算总和
資料視覺化
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一个散点图
plt.scatter(df["x"], df["y"])
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.show()import seaborn as sns # 创建一个热力图 sns.heatmap(df.corr())# 计算相关矩阵并绘制热力图 plt.show()
資料探勘與機器學習
from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression # 划分训练和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df[["x", "y"]], df["z"]) # 训练线性回归模型 model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # 评估模型 score = model.score(X_test, y_test)# 计算准确率
import Tensorflow as tf # 创建一个神经网络模型 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(128, activation="relu"), tf.keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid") ]) # 训练模型 model.compile(optimizer="adam", loss="binary_crossentropy", metrics=["accuracy"]) model.fit(X_train, y_train, epochs=10) # 评估模型 loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
Python資料分析的優勢
結論
Python是資料分析的理想選擇，憑藉其豐富的函式庫和易用性，它使企業能夠有效率且全面地探索資料。透過利用Python的數據分析工具，組織可以獲得數據背後的見解，做出明智的決策並改善業務成果。
以上是Python資料分析：洞察資料背後的模式的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
