数据分析概述
python在数据分析方面有哪些优势
- Python不受数据规模的约束，能够处理大规模数据。
- Python的sklearn库提供了丰富的数据挖掘和人工智能方法，为使用者分析各种场景提供方法支持。
- Python的自动数据分析能够显著提升工作效率。
- Python能够绘制各种前沿的数据图表。
- Python在海量数据采集方面也有独特的优势。
数据分析的流程是什么？
- 数据采集
- 数据整理和存储
- 数据分析和可视化
- 数据报表和总结
数据的导入和导出
导入数据
Excel格式
csv格式
json格式
txt格式
导出数据
CSV格式数据输出
xlsx格式数据输出
数据预处理
熟悉数据
缺失值处理
重复值处理
检测异常值
数据类型检查
索引设置
其他
数据的选择和运算
数据的索引和切片
多表合并
数据分类汇总和统计
时间序列
Datetime 模块
Python标准库中包含了datetime模块，该模块提供了非常强大的功能来处理日期和时间。
datatime模块是在time模块的基础上做了封装，提供了更多更好用的类，常用的类有date、time、datetime、timedelta、tzinfo。
数据可视化
例1 绘制带有中文标题、标签和图例的正弦和余弦图像。
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