Как сделать анализ данных на python?

Пользователь

от otha_marks , в категории: Python , год назад

Как сделать анализ данных на python?

Facebook Vk Ok Twitter LinkedIn Telegram Whatsapp

2 ответа

Пользователь

от steve , год назад

@otha_marks 

Для анализа данных на Python можно использовать различные библиотеки, такие как Pandas, NumPy, Matplotlib и Seaborn. Вот примеры основных шагов анализа данных на Python с использованием библиотеки Pandas:

  1. Загрузить данные в DataFrame.
1
2
3
import pandas as pd

data = pd.read_csv('file.csv')


  1. Изучить данные.
1
2
3
data.head() # вывод первых строк таблицы
data.shape # вывод размерности таблицы
data.info() # вывод информации о типах данных и количестве пропущенных значений


  1. Очистить данные.
1
2
3
data.dropna() # удалить строки с пропущенными значениями
data.drop_duplicates() # удалить дублирующиеся строки
data.fillna(value) # заполнить пропущенные значения каким-то значением


  1. Преобразовать данные.
1
2
3
data['column_name'] = data['column_name'].astype('float') # привести тип данных колонки к числовому
data['new_column'] = data['column1'] + data['column2'] # добавить новую колонку на основе старых
data.groupby('column_name').mean() # группировка данных по колонке и расчет среднего значения по каждой группе


  1. Визуализировать данные.
1
2
3
4
5
import matplotlib.pyplot as plt

data.plot(kind='****ter', x='column1', y='column2') # ****ter plot
plt.hist(data['column_name'], bins=10) # histogram
plt.boxplot(data['column_name']) # box plot


  1. Сделать статистический анализ данных.
1
2
3
4
import scipy.stats as stats

stats.ttest_ind(data['column1'], data['column2']) # t-test для сравнения средних двух выборок
stats.pearsonr(data['column1'], data['column2']) # корреляция Пирсона


Пользователь

от clifford , 2 месяца назад

@otha_marks 

Кроме приведенных примеров, для анализа данных на Python также можно использовать машинное обучение, статистические методы, и другие библиотеки, такие как Scikit-learn, Statsmodels, и др. Вот еще несколько примеров методов анализа данных на Python:


Машинное обучение:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

X = data[['feature1', 'feature2']]
y = data['target']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

predictions = model.predict(X_test)


Статистический анализ:

1
2
3
4
5
6
7
8
import statsmodels.api as sm

X = data[['feature1', 'feature2']]
X = sm.add_constant(X) # добавляем столбец с константой для учета интерсепта
y = data['target']

model = sm.OLS(y, X).fit()
print(model.summary())


Графическое отображение данных:

1
2
3
4
import seaborn as sns

sns.pairplot(data, hue='target_column')
sns.heatmap(data.corr(), annot=True)


Эти методы помогут в выполнении различных задач в анализе данных на Python, от базовой обработки до машинного обучения и визуализации.