Python语言-CH15-数据分析与可视化程序设计.pptx

第15章

数据分析与可视化数据分析与可视化

01.数据分析概念03.数据可视化02.相关技术介绍04.综合案例主要内容

1数据分析概念

数据分析数据分析是通过对收集到的大量数据进行适当分析，提取有用信息，最终形成相关结论数据分析可以帮助用户对数据进行梳理，并根据根据结论做出相应处理

数据分析实例二手房数据分析淘宝销售数据分析

2相关技术介绍

数据分析NumPy库Pandas库Matplotlib库

numpy库创建数组常用属性常用方法元素访问常用统计函数

numpy库numpy是Python语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，并且针对数组运算提供大量的数学函数库importnumpyasnp

numpy库numpy中最重要的对象是多维数组（ndarray）ndarray：存储单一数据类型的N维数组对象，与list不同，其存储数据类型必须相同ndarray数组的索引下标从0开始

numpy库创建ndarray数组array(object,dtype=None）object：数组或数列dtype：数组元素的数据类型data=np.array([1,2,3,4,5])#创建一个包含五个元素的一维数组

numpy库【例15.1】创建数组对象

numpy库【例15.2】创建数组对象，指定元素的数据类型

numpy库ndarray对象常用属性属性说明ndarray.ndim秩，即轴的数量或维度的数量ndarray.shape数组的维度，对于矩阵，n行m列ndarray.size数组元素的总个数，相当于.shape中n*m的值ndarray.dtypendarray对象的元素类型

numpy库【例15.3】ndarray对象常用属性

numpy库ndarray对象常用方法方法说明arange类似range，一定范围内固定间隔的数字ones值全为1的ndarrayzeros值全为0的ndarrayempty值未初始化的ndarrayasarray从序列类型数据创建ndarrayreshape重新分配维度，但不改变原有ndarrayresize重新分配维度，且改变原有ndarray

numpy库【例15.4】ndarray对象常用方法

numpy库ndarray对象元素访问一维数组访问方式与list相同多维数组访问方式：每个维度索引之间用逗号分割

numpy库【例15.5】访问ndarray对象中的元素

numpy库numpy常用统计函数函数说明sum求和mean求平均值min求最小值max求最大值std求标准差var求方差

numpy库【例15.6】常用统计函数

pandas库Series结构和DataFrame结构读取和保存CSV文件数据基本操作

pandas库pandas是Python语言的一个扩展程序库，用于数据分析pandas是基于numpy的工具pandas提供了大量函数和方法可用于数据分析importpandasaspd

pandas库pandas提供了两种数据结构：Series结构（一维数据）DataFrame结构（二维数据）

pandas库Series结构也称Series序列，类似于一维数组，由索引和数据值组成索引值数据类型

pandas库创建SeriesSeries(data,index,dtype)data：输入的数据，可以是列表、常量、ndarray数组index：索引标签值，数字或字符，默认为从0开始的整数dtype：数据类型，默认系统会根据获得的值自动指定

pandas库【例15.7】创建Series，不指定索引标签值

pandas库【例15.8】创建Series，指定索引标签值

pandas库获取Series的索引值和元素值index属性：索引标签值values属性：元素值

pandas库【例15.9】获取Series的索引标签值和元素值

pandas库访问Series元素下标访问索引标签值访问

pandas库访问Series元素--下标访问给出下标或切片值

pandas库【例15.10】通过下标访问Series中元素

pandas库访问Series元素--索引标签值访问给出索引标签值或索引标签值列表

pandas库【例15.11】通过索引标签访问Series中元素

pandas库DataFrame结构是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔型值）DataFrame既有行索引也有列索引，可以看作是多个Series

pandas库

pandas库创建DataFrameDataFrame(data,index,columns,dtype)da