Python在数据分析和机器学习中的应用案例解析.pdf

Python在数据分析和机器学习中的应用案例解析--第1页

Python在数据分析和机器学习中的应用案例

解析

Python作为一款高效、易学易用的编程语言，近年来在数据分

析和机器学习领域得到了广泛的应用。Python具有强大的科学计

算与数据可视化库，同时搭配开放社区和庞大用户群体，提供了

大量免费的、开源的数据科学资源和工具。本文将介绍一些

Python在数据分析和机器学习领域的实际应用案例。

一、数据分析

1.数据清洗和预处理

数据清洗和预处理是数据分析的基础，Python中pandas库和

numpy库提供了大量的函数用于整理、清洗和处理数据。下面以

一个例子来说明其应用：

假设有一份餐馆订单数据，其中餐桌号、日期、消费金额、人

数等字段，但由于数据采集时可能存在错误，比如有些餐桌号缺

失或者日期填写错误，这时候就需要对数据进行清洗和预处理。

importpandasaspd

importnumpyasnp

df=pd.read_csv(order.csv,encoding=utf8)

#将缺失的日期改为2021-08-01

Python在数据分析和机器学习中的应用案例解析--第1页

Python在数据分析和机器学习中的应用案例解析--第2页

df[date].fillna(2021-08-01,inplace=True)

#将餐桌号中的非数字字符替换为空格

value=r)

通过以上代码，我们先用pandas库读取数据，然后使用fillna()

填补缺失数据，replace()函数将缺失的餐桌号进行替换，使得数据

更清晰、更规范，也更有利于后续的分析。

2.数据可视化

Python中的matplotlib库和seaborn库可以让我们在数据分析中

直观地展示数据。下面以一个例子来说明其应用：

仍以餐馆订单数据为例，现在需要生成一份数据报告，统计每

天的营业额情况。

importmatplotlib.pyplotasplt

df=pd.read_csv(order.csv,encoding=utf8)

df[date]=pd.to_datetime(df[date])

df.index=df[date]

grouped=df.groupby(pd.Grouper(freq=D)).sum()

plt.plot(grouped.index,grouped[price])

plt.xlabel(Date)

Python在数据分析和机器学习中的应用案例解析--第2页

Python在数据分析和机器学习中的应用案例解析--第3页

plt.ylabel(Price)

plt.title(DailyRevenueReport)

plt.show()

通过以上代码，我们先将日期进行格式转换，并设置日期为数

据的索引，接着使用groupby()函数分组，统计每天的营业额情况，

最后使用plot()函数进行绘图，呈现每日营业额趋势。

二、机器学习

机器学习在Python中得到了广泛的应用，其中scikit-learn库是

一个开源的机器学习库，提供可用于各种任务的高效工具，该库

包含了各种方法的实现，包括分类、回归、聚类等等。下面以一

个文本分类的例子来说明其应用：

假设有一批新闻文本数据，这些文本属于不同的类别，现在我

们需要根据文本的内容来进行