Python数据分析常用函数及参数详解

在Python中，数据分析通常涉及对数据进行清洗、处理、可视化等一系列操作。下面我们将介绍一些常用的Python数据分析函数及其参数。

1. Pandas库
   Pandas是Python中用于数据处理和分析的常用库，提供了DataFrame和Series两种数据结构，可以方便地进行数据读取、处理和分析。
   函数1：read_csv()
   参数：

• file：要读取的文件路径或URL。
• sep/delimiter：指定分隔符，默认为逗号。
• header：指定列名行，默认为0。
• index_col：指定索引列，默认为None。
• usecols：只读取指定的列。
• dtype：将数据转换为指定类型。
• parse_dates：将特定列解析为日期类型。
• skiprows：跳过指定行的数据。
• skipfooter：跳过数据末尾的指定行数。
• na_values：指定视为缺失值的值。
• encoding：指定文件编码方式。
  函数2：head()
  参数：
• n：返回前n行数据，默认为5。
  函数3：tail()
  参数：
• n：返回最后n行数据，默认为5。

1. NumPy库
   NumPy是Python中用于数值计算的库，提供了多维数组对象、各种派生对象（如：带有布尔值索引的数组）以及用于执行数学运算等的函数。
   函数4：np.array()
   参数：

• object：要转换为数组的对象。
• dtype：指定数据类型，默认为None。
• shape：指定数组形状，默认为None。
• order：指定元素在内存中的存储顺序。

1. Matplotlib库
   Matplotlib是Python中用于绘制各种静态、动态、交互式图表的库。可以创建线图、散点图、柱状图、饼图等常用图表。
   函数5：plot()
   参数：

• x, y：要绘制的x和y轴数据。
• fmt：格式化字符串，指定线条样式和标记样式等。
• label：设置标签名。
• grid：是否显示网格线，默认为False。
• legend：是否显示图例，默认为True。
• ax：指定绘图坐标轴对象，默认为None。

1. Seaborn库
   Seaborn是基于Matplotlib的Python数据可视化库，提供了更高级的接口和各种统计图形，可以方便地进行数据分析和可视化。
   函数6：distplot() (Seaborn库中没有直接对应的函数)
   我们可以使用Matplotlib的hist()函数来绘制直方图，使用scatter()函数来绘制散点图等。Seaborn还提供了其他多种类型的图表和统计图形，例如分布图、分位数图、回归图等。具体的函数名称和参数请查阅Seaborn的官方文档以获取更多详细信息。