Python分析全景圖

本文將從多個方面介紹Python分析，包括數據處理、可視化、機器學習等方面。

一、數據處理

Python在數據處理方面有着極大的優勢。Pandas是Python中最流行的數據處理庫之一，可以用來進行數據清洗、合併、分組等操作。Pandas讀取和保存數據十分簡單，常用的文件格式如CSV、Excel、JSON和SQL等都可以輕鬆地進行讀寫。

import pandas as pd
# 讀取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 數據清洗
df = df.dropna() # 刪除缺失值
df = df.drop_duplicates() # 刪除重複項

# 數據合併
df1 = pd.read_csv('data1.csv')
df2 = pd.read_csv('data2.csv')
df_merged = pd.merge(df1, df2, on='key')

# 分組匯總
grouped = df.groupby(['category'])
result = grouped.agg({'price': 'sum'})

除了Pandas之外，還有NumPy庫可以進行高效的數學運算和線性代數操作，scikit-learn庫為我們提供了常用的機器學習算法。

二、可視化

可視化是將數據轉化為圖形或者圖表的過程，是數據分析的重要環節。Python中有很多優秀的可視化庫，如Matplotlib、Seaborn和Plotly等。這些庫可以輕鬆地製作折線圖、柱狀圖、散點圖等各種類型的圖表。

import matplotlib.pyplot as plt
# 繪製折線圖
x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 15, 13, 17]
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Line Chart')
plt.show()

import seaborn as sns
# 繪製散點圖
tips = sns.load_dataset("tips")
sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", hue="time", data=tips)
plt.title('Scatter Plot')
plt.show()

三、機器學習

Python在機器學習領域也有着廣泛的應用。scikit-learn是Python中最受歡迎的機器學習庫之一，它提供了大量常用的機器學習算法，如線性回歸、邏輯回歸、決策樹、SVM等。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np

# 準備數據
X = np.random.rand(100, 1) # 輸入
y = 2 + 3 * X + np.random.randn(100, 1) # 輸出

# 定義模型
model = LinearRegression()

# 訓練模型
model.fit(X, y)

# 預測
y_pred = model.predict(X)

# 評估
mse = mean_squared_error(y, y_pred)
print('MSE:', mse)

使用Python進行機器學習建模，可以極大地提高效率和準確性。同時，Python中的Jupyter Notebook也非常適合機器學習領域的工作，方便進行數據的可視化和模型的調試。