使用Python程序进行数据分析和可视化


在本教程中,我们将学习如何使用诸如**pandas**和**matplotlib**之类的模块在Python中进行数据分析和可视化。Python非常适合数据分析。使用以下命令安装**pandas**和**matplotlib**模块。

pip install pandas


pip install matplotlib

安装过程完成后,您将收到成功消息。我们将首先学习**pandas**,然后学习**matplotlib**。

pandas

Pandas是一个开源的Python库,它提供数据分析工具。我们将学习一些来自**pandas**的有用数据分析方法。

创建DataFrame

我们需要多行才能创建一个**DataFrame**。让我们看看如何操作。

示例

# importing the pands package
import pandas as pd
# creating rows
hafeez = ['Hafeez', 19]
aslan = ['Aslan', 21]
kareem = ['Kareem', 18]
# pass those Series to the DataFrame
# passing columns as well
data_frame = pd.DataFrame([hafeez, aslan, kareem], columns = ['Name', 'Age'])
# displaying the DataFrame
print(data_frame)

输出

如果您运行上述程序,您将获得以下结果。

Name Age
0 Hafeez 19
1 Aslan 21
2 Kareem 18

使用pandas导入数据

访问链接并下载**CSV**文件。**CSV**中的数据将以逗号(,)分隔的行形式呈现。让我们看看如何使用**pandas**导入和使用数据。

示例

# importing pandas package
import pandas as pd
# importing the data using pd.read_csv() method
data = pd.read_csv('CountryData.IND.csv')
# displaying the first 5 rows using data.head() method
print(data.head())

输出

如果您运行上述程序,您将获得以下结果。

让我们使用shape变量看看有多少行和列。

示例

# importing pandas package
import pandas as pd
# importing the data using pd.read_csv() method
data = pd.read_csv('CountryData.IND.csv')
# no. of rows and columns
print(data.shape)

输出

如果您运行上述程序,您将获得以下结果。

(29, 16)

我们有一个名为**describe()**的方法,它可以计算各种统计数据,但不包括**NaN**。让我们来看一下。

示例

# importing pandas package
import pandas as pd
# importing the data using pd.read_csv() method
data = pd.read_csv('CountryData.IND.csv')
# no. of rows and columns
print(data.describe())

输出

如果您运行上述程序,您将获得以下结果。

数据绘图

我们有**matplotlib**包可以使用数据创建图表。让我们看看如何使用**matplotlib**创建各种类型的图表。

示例

# importing the pyplot module to create graphs
import matplotlib.pyplot as plot
# importing the data using pd.read_csv() method
data = pd.read_csv('CountryData.IND.csv')
# creating a histogram of Time period
data['Time period'].hist(bins = 10)

输出

如果您运行上述程序,您将获得以下结果。

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x25e363ea8d0>

我们可以使用**matplotlib**包创建不同类型的图表。

结论

如果您对本教程有任何疑问,请在评论区提出。

更新于:2019年11月1日

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