Python数据分析通关：30个案例详解

在Python数据分析的学习过程中，实践是非常重要的一环。通过案例的实践，我们可以更好地理解数据分析的流程和技巧。本文将通过30个案例，帮助读者从零基础到精通Python数据分析。

案例1：数据导入与探索

在这个案例中，我们将学习如何使用pandas库导入数据并探索数据的基本特征。首先，确保你已经安装了所需的库，如pandas和matplotlib。接下来，按照以下步骤操作：

1. 导入所需的库。
2. 使用pandas的read_csv()函数导入数据。
3. 使用describe()函数探索数据的基本统计特征。
4. 使用head()函数查看数据的前几行。

   import pandas as pd
   # 读取数据
   data = pd.read_csv('your_data.csv')
   # 探索数据基本特征
   data.describe()
   # 查看数据前几行
   data.head()

   案例2：数据清洗

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数据清洗是数据分析的重要步骤之一。在这个案例中，我们将学习如何处理缺失值和异常值。以下是处理步骤：

1. 使用isnull()函数查找缺失值的位置。
2. 使用dropna()函数删除包含缺失值的行或列。
3. 使用fillna()函数填充缺失值。你可以使用固定值、前一个或后一个有效值来填充。
4. 使用astype()函数将数据转换为适当的类型，如整数或浮点数。
5. 使用replace()函数替换异常值或不符合业务规则的值。

   # 查找缺失值
   data.isnull()
   # 删除包含缺失值的行或列
   data.dropna()
   # 填充缺失值（例如使用平均值）
   data['column_name'].fillna(data['column_name'].mean(), inplace=True)
   # 转换数据类型
   data['column_name'] = data['column_name'].astype(int)
   # 替换异常值（例如将超过阈值的值替换为最大值）
   data[data > 100] = data[data > 100].replace({True: 100})