Введение в науку о данных с помощью Python
Наука о данных сочетает в себе статистический анализ, навыки программирования и знания предметной области для извлечения идей и знаний из данных. Он стал необходим для различных отраслей, от здравоохранения до финансов, поскольку позволяет организациям принимать решения на основе данных. Python стал ведущим языком программирования для науки о данных благодаря своей простоте, обширным библиотекам и активной поддержке сообщества. В этой подробной статье представлено подробное введение в науку о данных с помощью Python, охватывающее ключевые концепции, практические примеры и ресурсы для дальнейшего обучения.
Что такое наука о данных?
Наука о данных предполагает использование научных методов, процессов и алгоритмов для извлечения ценной информации и знаний из данных. Это похоже на работу детектива, который использует данные для решения проблем и ответов на вопросы. Ученые, работающие с данными, собирают данные, очищают их, чтобы устранить любые ошибки и несоответствия, анализируют их с использованием различных инструментов и методов, а затем интерпретируют результаты, чтобы помочь принять обоснованные решения. Это можно применять во многих областях, таких как бизнес, здравоохранение, финансы и т. д., для улучшения процессов, прогнозирования результатов и понимания тенденций.
Фундаментальные концепции науки о данных
Исследование данных
Исследование данных включает в себя изучение наборов данных для понимания их структуры, основных особенностей и потенциальных взаимосвязей. Он включает в себя обобщение данных со статистикой и их визуализацию с помощью диаграмм и графиков. Этот шаг имеет решающее значение, поскольку он помогает выявить закономерности, тенденции и аномалии, которые необходимы для дальнейшего анализа.
Очистка данных
Очистка данных — это подготовка необработанных данных для анализа путем обработки пропущенных значений, исправления ошибок и удаления дубликатов. Чистые данные гарантируют точные и надежные результаты. Методы включают вменение пропущенных значений, обнаружение выбросов и нормализацию.
Визуализация данных
Визуализация данных включает преобразование данных в графические форматы и облегчение распознавания закономерностей, тенденций и корреляций. Python предоставляет надежные библиотеки, такие как Matplotlib и Seaborn, позволяющие создавать разнообразные визуализации — от простых линейных графиков до сложных тепловых карт.
Статистика
Статистика обеспечивает математическую основу для анализа данных. Основные статистические методы, такие как среднее значение, медиана, мода, стандартное отклонение и коэффициенты корреляции, помогают обобщать и выводить информацию из данных.
Почему Python для науки о данных?
Python пользуется популярностью в науке о данных из-за его читабельности, простоты и универсальности. Его обширные библиотеки и платформы упрощают выполнение сложных задач, позволяя ученым, работающим с данными, сосредоточиться на решении проблем, а не на тонкостях кодирования.
Ключевые библиотеки и инструменты
- NumPy: фундаментальная библиотека для числовых операций в Python, поддерживающая большие многомерные массивы и матрицы.
- pandas: мощная библиотека для манипулирования и анализа данных, предлагающая структуры данных, такие как DataFrames, для эффективной обработки структурированных данных.
- Scikit-learn: комплексная библиотека для машинного обучения, предоставляющая простые и эффективные инструменты для анализа и анализа данных.
- Matplotlib и Seaborn: библиотеки для создания статических, анимированных и интерактивных визуализаций, помогающие понять закономерности и тенденции данных.
Исследовательский анализ с использованием pandas
Исследовательский анализ данных (EDA) — это важный шаг в процессе обработки данных, который помогает вам понять основные характеристики данных, прежде чем делать какие-либо предположения. Для этой цели широко используется мощная библиотека Python pandas. Вот пошаговое руководство о том, как выполнить исследовательский анализ с помощью pandas.
Пошаговое руководство по исследовательскому анализу с использованием pandas
1. Загрузка данных
Во-первых, вам нужно загрузить данные в DataFrame pandas. Это можно сделать из различных источников, таких как CSV, Excel или базы данных.
импортировать панд как pd
# Загрузить данные из CSV-файла
данные = pd.read_csv('ваш_файл_данных.csv')
2. Просмотр данных
После загрузки данных необходимо изучить первые несколько строк, чтобы понять их структуру.
# Отображение первых 5 строк кадра данных
печать(data.head())
3. Понимание структуры данных
Проверьте размеры DataFrame, имена столбцов и типы данных.
# Получаем форму фрейма данных
печать (data.shape)
# Получаем имена столбцов
печать (данные.столбцы)
# Получить типы данных каждого столбца
печать(data.dtypes)
4. Сводная статистика
Создавайте сводную статистику, чтобы понять распределение данных, центральную тенденцию и изменчивость.
# Получить сводную статистику
печать(data.describe())
5. Отсутствующие значения
Выявляйте и обрабатывайте пропущенные значения, поскольку они могут повлиять на производительность вашего анализа и модели.
# Проверка пропущенных значений
печать(data.isnull().sum())
# Удаление строк с пропущенными значениями
data_cleaned = data.dropna()
# Альтернативно заполните пропущенные значения
data_filled = data.fillna(method='ffill') # Прямое заполнение
6. Распределение данных
Визуализируйте распределение данных по разным столбцам.
импортировать matplotlib.pyplot как plt
# Гистограмма для определенного столбца
данные('имя_столбца').hist()
plt.title('Распределение имя_столбца')
plt.xlabel('Значения')
plt.ylabel('Частота')
plt.show()
7. Корреляционный анализ
Понимание взаимосвязей между числовыми признаками с помощью корреляционных матриц.
# Рассчитать корреляционную матрицу
корреляция_матрица = data.corr()
# Отображение корреляционной матрицы
печать (корреляционная_матрица)
8. Группировка и агрегирование
Выполните группировку операций для получения совокупных данных.
# Группируем по определенному столбцу и вычисляем среднее значение
grouped_data = data.groupby('group_column').mean()
# Отображение сгруппированных данных
печать (grouped_data)
Практический пример
Вот практический пример EDA с использованием pandas в наборе данных о продажах:
импортировать панд как pd
импортировать matplotlib.pyplot как plt
# Загрузить набор данных
данные = pd.read_csv('sales_data.csv')
# Отображение первых нескольких строк
печать(data.head())
# Сводная статистика
печать(data.describe())
# Проверка пропущенных значений
печать(data.isnull().sum())
# Визуализация данных
данные('Продажи').hist()
plt.title('Распределение продаж')
plt.xlabel('Продажи')
plt.ylabel('Частота')
plt.show()
# Корреляционный анализ
печать(data.corr())
# Группировка и агрегирование
grouped_data = data.groupby('Регион').mean()
печать (grouped_data)
Наш курс «Прикладная наука о данных с Python» предлагает инструкции мирового уровня, которые помогут вам ускорить вашу карьеру в области науки о данных. Чего вы ждете? Изучите и зарегистрируйтесь прямо сейчас!
Обработка данных с использованием pandas
Обработка данных, также известная как очистка или очистка данных, представляет собой преобразование и подготовку необработанных данных в формат, подходящий для анализа. pandas — мощная библиотека Python, предоставляющая различные функции для облегчения обработки данных. Вот подробное руководство о том, как выполнять обработку данных с помощью панд:
Пошаговое руководство по обработке данных с использованием pandas
1. Загрузка данных
Во-первых, вам нужно загрузить данные в DataFrame pandas. Это можно сделать из различных источников, таких как файлы CSV, файлы Excel или базы данных.
импортировать панд как pd
# Загрузить данные из CSV-файла
данные = pd.read_csv('ваш_файл_данных.csv')
2. Проверка данных
Понять структуру и содержание данных.
# Отображение первых нескольких строк фрейма данных
печать(data.head())
# Получаем форму фрейма данных
печать (data.shape)
# Получить имена столбцов
печать (данные.столбцы)
# Получить типы данных каждого столбца
печать(data.dtypes)
3. Обработка пропущенных значений
Определите и обработайте пропущенные значения.
# Проверка пропущенных значений
печать(data.isnull().sum())
# Удаление строк с пропущенными значениями
data_cleaned = data.dropna()
# Альтернативно заполните пропущенные значения
data_filled = data.fillna(method='ffill') # Прямое заполнение
4. Удаление дубликатов
Определите и удалите повторяющиеся строки.
#Проверяем наличие повторяющихся строк
печать(data.дублированный().сумма())
# Удаляем повторяющиеся строки
данные = data.drop_duulates()
5. Преобразование типов данных
Преобразуйте столбцы в соответствующие типы данных.
# Конвертируем столбец в дату и время
data('date_column') = pd.to_datetime(data('date_column'))
# Преобразовать столбец в категорию
данные('category_column') = данные('category_column').astype('категория')
# Преобразовать столбец в числовой
data('numeric_column') = pd.to_numeric(data('numeric_column'), error='coerce')
6. Переименование столбцов
Переименуйте столбцы для лучшей читаемости.
# Переименование столбцов
data.rename(columns={'old_name': 'new_name', 'another_old_name': 'another_new_name'}, inplace=True)
7. Фильтрация данных
Фильтрация данных по условиям.
# Фильтровать строки по условию
filtered_data = данные (данные («имя_столбца») > значение)
# Фильтровать строки с несколькими условиями
filtered_data = данные((данные('столбец1') > значение1) & (данные('столбец2') == 'значение2'))
8. Обработка категориальных данных
При необходимости преобразуйте категориальные данные в числовой формат.
# Горячее кодирование
data = pd.get_dummies(data, columns=('categorical_column'))
# Кодировка метки
data('categorical_column') = data('categorical_column').astype('category').cat.codes
9. Создание новых столбцов
Получите новые столбцы из существующих данных.
# Создайте новый столбец на основе существующих столбцов
данные('новый_столбец') = данные('столбец1') + данные('столбец2')
# Применяем функцию к столбцу
data('new_column') = data('existing_column').apply(lambda x: x * 2)
10. Агрегирование данных
Агрегируйте данные с помощью группировки по операциям.
# Группируем по определенному столбцу и вычисляем среднее значение
grouped_data = data.groupby('group_column').mean()
# Отображение сгруппированных данных
печать (grouped_data)
Практический пример
Вот практический пример обработки данных с использованием pandas в наборе данных о продажах:
импортировать панд как pd
# Загрузить набор данных
данные = pd.read_csv('sales_data.csv')
# Отображение первых нескольких строк
печать(data.head())
# Проверка пропущенных значений
печать(data.isnull().sum())
# Заполняем пропущенные значения
data('Продажи') = данные('Продажи').fillna(data('Продажи').mean())
# Удаляем повторяющиеся строки
данные = data.drop_duulates()
# Конвертируем столбец даты в дату и время
data('Дата') = pd.to_datetime(данные('Дата'))
# Переименование столбцов
data.rename(columns={'Sales': 'Total_Sales', 'Date': 'Sale_Date'}, inplace=True)
# Фильтровать строки по условию
filtered_data = данные (данные ('Total_Sales') > 1000)
# Создаем новый столбец
filtered_data('Sales_Category') = filtered_data('Total_Sales').apply(лямбда x: 'Высокий', если x > 2000, иначе 'Низкий')
# Группировка и агрегирование
grouped_data = filtered_data.groupby('Регион').sum()
# Отобразить очищенные и обработанные данные
печать (grouped_data)
Заключение
В этой статье мы объяснили фундаментальные концепции науки о данных, выделили причины популярности Python в этой области и предоставили практические примеры, которые помогут вам начать работу. Наука о данных — мощный инструмент для принятия решений на основе данных, а Python предлагает гибкость и ресурсы для полного раскрытия его потенциала. Мы рекомендуем вам начать свое путешествие по науке о данных с Python и изучить его безграничные возможности.
Погрузитесь в науку о данных с помощью нашего комплексного курса, специально разработанного для начинающих энтузиастов данных! Если вы хотите продвинуться по карьерной лестнице, решить сложные проблемы с данными или получить конкурентное преимущество, курс «Прикладная наука о данных с Python» — это ваш путь к овладению Python для науки о данных.
