一、Python數據分析
數據分析是指通過對數據進行收集、清洗、分析、可視化，以及提取有價值的信息和知識，以支撐決策或者展示數據本身的過程。Python是一種強大的工具，能夠輕鬆地完成數據分析工作。
Python中數據分析的主要模塊包括：
- Pandas：一個高性能、易於使用的數據分析工具，能夠進行數據統計、清洗、轉換、分組、聚合、合併、重塑、排序等操作。
- Numpy：Python的科學計算基礎庫，能夠進行數學運算、矩陣運算等科學計算操作。
- SciPy：是基於Numpy的一種高級模塊，提供了更多的科學計算函數和工具。
二、Python數據可視化
數據可視化是指通過可視化手段對數據進行展示和表達，以便更好地理解、發現和分析數據本身的過程。Python也提供了很多優秀的可視化工具，方便進行各種數據展示。
Python中數據可視化的主要模塊包括：
- Matplotlib：是Python中最流行的數據可視化工具之一，支持多種類型的可視化圖表，包括線圖、散點圖、柱狀圖、餅圖、等高線圖等等。
- Seaborn：是一種基於Matplotlib的高級可視化庫，讓數據可視化更簡單，提供了更多的可視化圖表類型，並且能夠更好地應用於數據探索和分析之中。
- Plotly：是一種交互式和在線繪圖應用，可用於生成動態和交互式圖表，能夠在Web應用程序中生成漂亮的可視化效果。
三、Python數據分析與可視化代碼示例
下面是一個使用Pandas和Matplotlib進行數據分析和可視化的示例代碼：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 讀取數據
data = pd.read_csv('data.csv')
# 數據清洗
data = data.dropna()
# 數據分析
by_year = data.groupby('year')[
'quantity'].sum().reset_index()
# 數據可視化
plt.plot(by_year['year'], by_year['quantity'])
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Quantity')
plt.title('Quantity by year')
plt.show()
上述代碼中，首先使用Pandas讀取數據，並進行簡單的清洗操作。然後使用groupby按年份進行分組，計算每年的銷售量之和。最後使用Matplotlib進行數據可視化，繪製出銷售量隨時間變化的趨勢圖。
原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hant/n/249022.html
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