使用 Python 进行数据分析 - 数据分析 Python 指南

你好,Python 爱好者!无论你是在准备求职面试,还是在做项目,或者只是想探索使用 Python 进行数据分析的无限可能性,这篇文章一定会对你有所帮助。

为什么使用 Python 进行数据分析?

Python 是一种多用途语言,其特点是语法简单、数据分析和处理功能强大。世界各地的公司都依靠 Python 从数据中获得有价值的见解,并做出数据驱动的决策。

您可以在这里找到更多 Python 挑战:

典型面试问题:需要注意的问题

以下是针对擅长 Python 的数据分析专家的 20 个典型面试问题:

面试问题

  1. Python 中的 list 和 tuple 有什么区别?
  2. 如何在 Pandas 中处理 DataFrame 中的缺失值?
  3. 它们之间的主要区别是什么? matplotlib海生?
  4. 它们有何不同 iloc定位 大熊猫?
  5. 如何用 Python 连接 SQL 数据库?
  6. 什么是机器学习中的 "过度拟合"?
  7. 解释 Pandas 中系列和 DataFrame 的区别。
  8. 什么是 分组-方法?
  9. 如何用 Python 将时间戳转换成日期格式?
  10. 什么是 Python 中的 Lambda?
  11. 您会用什么指标来评估二元分类模型的准确性?
  12. 你怎么能 matplotlib海生 创建直方图?
  13. 解释 并吞加入 在大熊猫中。
  14. 什么是 Python 中的生成器,它们与普通函数有何不同?
  15. 如何使用 应用-方法?
  16. 什么是 "功能工程",为什么它很重要?
  17. 如何用 Python 从网站上抓取数据?
  18. 如何在 Pandas 中查找并删除 DataFrame 中的重复数据?
  19. 用 Python 解释列表理解。
  20. 有监督和无监督机器学习有何区别?

答案

  1. 是可变的,而 元组 是不可改变的。
  2. 随着 fillna() 方法或使用 Dropna().
  3. matplotlib 级别较低,适应性更强,而 海生 更高级,提供更多预定义情节。
  4. iloc 使用整数索引,而 定位 使用的标签索引。
  5. 有了像 sqlite3SQLAlchemy.
  6. 它表示模型对训练数据的拟合度太高,对新数据的泛化能力较差。
  7. 序列是一维的,而 DataFrame 是二维的。
  8. 它根据特定列对 DataFrame 进行分组。
  9. 随着 pd.to_datetime() 功能
  10. Lambda 可以创建匿名函数。它常用于以下函数 映射()过滤() 用过
  11. 曲线下面积(AUC)或 F1 分数。
  12. plt.hist(data)sns.histplot(data).
  13. 两者都合并表格,但 并吞 是根据列来实现的,而 加入 它是以指数为基础的。
  14. 生成器产生迭代器,但不会立即返回所有值。它们使用 屈服 关键词:
  15. 要在 DataFrame 中使用一个函数。
  16. 它包括创建或转换特征,以改进模型训练。
  17. 有了像 美丽汤废料.
  18. 重复() 以发现和 drop_duplicates() 移除。
  19. 这是一种创建列表的简洁方法: [x for x in range(10)] [x for x in range(10).
  20. 有监督学习使用标记数据进行训练,而无监督学习则不使用标记数据,而是试图从数据中找出模式或关系。

既然您已经对这些问题有了一定的了解,那就让我们来看看现实世界中的一些用例,看看如何用 Python 解决这些问题。

使用 Python 进行数据分析 - 从问题到解决方案

数据是新的黄金,而 Python 则是我们开采黄金的工具。Python 中有许多库,可以让我们处理各种与数据有关的任务,从简单的数据清理到深度学习建模。

用于数据分析的 10 大 Python 软件包

  1. 熊猫
    优势数据处理和分析功能强大,支持不同的文件格式
    劣势速度:处理超大数据集时可能会比较慢。
  2. NumPy
    优势支持数字运算,针对数学计算进行了优化
    劣势数据处理:不如 pandas 直观。
  3. Matplotlib
    优势用途:数据可视化用途广泛,适应性强
    劣势:不如一些较新的图书馆现代和吸引人。
  4. Seaborn
    优势Matplotlib:基于 Matplotlib,提供更漂亮的图形,更易于使用。
    劣势可定制性低于 Matplotlib。
  5. Scikit-learn
    优势机器学习工具包:广泛的机器学习工具包,良好的文档
    劣势不适合深度学习。
  6. 统计模型
    优势支持多种统计模型,适用于假设检验。
    劣势不如其他软件包直观。
  7. TensorFlow 和 Keras
    优势:深度学习功能强大、灵活
    劣势:初学者学习曲线陡峭。
  8. SQLAlchemy
    优势用于数据库查询的 ORM,支持多种数据库后端。
    劣势:与原始 SQL 查询相比的开销。
  9. 美丽汤
    优势适用于网络搜索,语法简单
    劣势不如 Scrapy 快。
  10. 废料
    优势功能: 快速、强大的网络搜刮功能,异步
    劣势:比 BeautifulSoup 更复杂。

在本篇文章中,我们将介绍数据世界中的 10 种日常应用场景,并演示 Python 如何高效地解决这些问题。

用例 1:客户分析

问题的定义: 一家公司希望找出在过去六个月中营业额最高的客户。

这有助于公司奖励最忠诚的客户,或开展有针对性的营销活动。

导入 pandas 为 pd
# 加载数据集
data = pd.read_csv('customer_purchase_data.csv')
# 筛选过去六个月的购买数据
recent_purchases = data[data['date'] > '2023-04-01'] 近期购买量
# 按客户汇总购买量
top_customers = recent_purchases.groupby('customer_id').sum().sort_values('purchase_value', ascending=False)
print(top_customers.head(5))

为什么这个解决方案好? Pandas 可以让我们快速对数据进行过滤、分组和排序。只需几行代码,我们就能提取有价值的客户信息。


用例 2:产品评估

问题的定义: 网店希望找出负面评论最多的产品,以提高产品质量。

# 加载数据
data = pd.read_csv('product_reviews.csv')
# 筛选低于 3 星的产品
low_rated_products = data[data['rating'] < 3]
# 统计每个低评级产品的出现次数
product_counts = low_rated_products['product_id'].value_counts()
print(product_counts.head(5))

为什么这个解决方案好? 通过对负面评论进行统计和分类,我们可以立即看到哪些产品受到的负面关注最多,并采取相应的行动。


用例 3:时间序列分析

问题的定义: 一家能源公司希望预测未来的用电量。

from statsmodels.tsa.holtwinters import ExponentialSmoothing
导入 matplotlib.pyplot 为 plt
# 准备数据
timeseries = data.set_index('date')['power_consumption'].
# 训练模型
model = ExponentialSmoothing(timeseries, trend="add").fit()
# 预测下一个月的情况
forecast = model.forecast(30)
# 可视化
plt.plot(timeseries.index, timeseries.values, label='Actual Consumption')
plt.plot(timeseries.index[-30:], forecast, color='red', linestyle='--', label='预测')
plt.legend()
plt.title('Power Consumption Forecast')
plt.show()

为什么这个解决方案好?统计模型 我们可以使用扩展的时间序列模型,而 matplotlib 为我们提供了清晰直观的预测。


用例 4:文本分析

问题的定义: 一家媒体公司希望筛选出网络文章中出现频率最高的主题。

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectoriser
# 准备数据
文章 = data['article_text']
# 计数单词
vectorizer = CountVectorizer(max_features=5, stop_words='english')
top_words = vectorizer.fit_transform(articles).toarray().sum(axis=0)
print(vectorizer.get_feature_names_out(), top_words)

为什么这个解决方案好? 随着 计数矢量器 利用 Scikit-learn 软件,我们可以轻松识别大量文本中最常见的单词或短语。


用例 5:异常检测

问题的定义: 银行希望识别异常交易。

从 sklearn.ensemble 导入 IsolationForest
# 准备数据
transactions = data[['amount', 'customer_age', 'transaction_type']] 数据
# 训练模型
clf = IsolationForest(contamination=0.01).fit(transactions)
# 识别异常
data['anomaly'] = clf.predict(transactions)
异常 = data[data['anomaly'] == -1]
print(anomalies)

为什么这个解决方案好? Scikit-learn 的隔离林模型尤其适用于检测大型数据集中的异常情况,这对检测欺诈活动很有帮助。


用例 6:数据可视化

问题的定义: 一家公司希望将过去几年的每月销售数字可视化,以确定趋势和模式。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据
data = pd.read_csv('monthly_sales_data.csv')
# 绘图
sns.lineplot(data=data, x='month', y='sales', hue='year')
plt.title('Monthly Sales Over the Years')
plt.show()

为什么这个解决方案好? 基于 Matplotlib 构建的 Seaborn 提供了更简单的界面和美观的图形。只需几行代码,它就能绘制随时间变化的趋势图。


用例 7:机器学习

问题的定义: 一家网店希望根据顾客以前的购物数据,预测他们今后是否会再次购物。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 准备数据
X = data[['total_purchases', 'avg_purchase_value', 'days_since_last_purchase']] 数据
y = data['will_buy_again']数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 训练模型
clf = RandomForestClassifier().fit(X_train, y_train)
# 评估
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print(f "模型准确率:{准确率:.2%}")

为什么这个解决方案好? 有了 Scikit-learn,我们只需几行代码就能访问并实现强大的算法。随机森林分类器(RandomForestClassifier)特别适用于复杂的数据集,通常能提供良好的预测准确性。


用例 8:网络抓取

问题的定义: 一位旅游博主希望从一个网站上提取有关热门旅游目的地的信息。

导入请求
从 bs4 导入 BeautifulSoup
URL = 'https://example-travel-website.com/popular-destinations'
page = requests.get(URL)
soup = BeautifulSoup(page.content, 'html.parser')
# 提取目的地
destinations = [item.text for item in soup.find_all('h2', class_='目的地名称')
print(destinations)

为什么这个解决方案好? 通过 BeautifulSoup,我们可以轻松解析网站内容并提取相关信息。这在数据无法直接获取而必须手动收集的情况下尤其有用。


用例 9:数据库访问

问题的定义: 一名数据分析师希望从 SQL 数据库中获取数据进行分析。

从 sqlalchemy 导入 create_engine
# 连接到数据库
DATABASE_URL = "postgresql://username:password@localhost:5432/mydatabase
engine = create_engine(DATABASE_URL)
# 查询数据
data = pd.read_sql('SELECT * FROM sales_data', engine)

为什么这个解决方案好? SQLAlchemy 提供了一种从不同数据库检索数据的灵活而高效的方法。结合 Pandas,数据可以直接加载到 DataFrame 中,从而加快分析过程。


用例 10:深度学习

问题的定义: 一家公司希望训练一个图像分类模型,以识别图像中的不同产品。

导入 tensorflow 为 tf
从 tensorflow 导入 keras
# 加载数据
(train_images、train_labels)、(test_images、test_labels)= keras.datasets.cifar10.load_data()
# 创建模型
model = keras.models.Sequential([
    keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3))、
    keras.layers.MaxPooling2D((2, 2))、
    keras.layers.Flatten()、
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimiser='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)

为什么这个解决方案好? TensorFlow 和 Keras 为开发深度学习模型提供了一个简单的界面。虽然这些模型可能很复杂,但这些库允许快速开发和实验。


总结

Python 及其丰富的数据库为我们提供了强大的工具,让我们可以使用流行的 数据相关 挑战。从数据清理到分析和建模,Python 使我们能够高效地制定和实施数据驱动型决策。

总结Python 为数据分析提供了丰富的工具和库。这是一个不断学习和发现的过程。希望这篇文章能对您使用 Python 进行数据分析有所帮助。祝你好运,编码愉快!

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