python数据分析与挖掘实战代码数据

python数据分析与挖掘实战代码数据

引言

在当今的数字化时代，数据已经成为了企业决策和创新的核心。Python作为一种强大的编程语言，其在数据分析和挖掘领域的应用越来越广泛。介绍如何使用Python进行数据分析和挖掘，并展示一些实用的实战代码。

一、Python数据分析基础

1. 数据预处理

在进行数据分析之前，首先需要进行数据预处理。这包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。

import pandas as pd# 读取数据data = pd.read_csv("data.csv")# 数据清洗data = data.dropna()  # 删除含有缺失值的行data = data[data["column"] > 0]  # 删除小于0的数值

2. 数据可视化

使用matplotlib或seaborn库可以对数据进行可视化。

import matplotlib.pyplot as plt# 绘制柱状图plt.bar(range(len(data)), data["column"])plt.show()

3. 数据挖掘算法

Python中有许多用于数据挖掘的库，如scikit-learn、pandas等。

from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.metrics import accuracy_score# 划分训练集和测试集X = data.drop("target", axis=1)y = data["target"]X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 训练模型model = LogisticRegression()model.fit(X_train, y_train)# 预测y_pred = model.predict(X_test)# 评估模型accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)print("Accuracy: %.2f" % (accuracy * 100))

二、实战案例分析

1. 电商销售数据分析

假设我们有一个电商平台的销售数据，需要分析哪些商品最受欢迎。

import pandas as pd# 读取数据data = pd.read_csv("sales_data.csv")# 按商品分类汇总销售额sales_by_category = data.groupby("category").sum()# 按月统计销售额monthly_sales = sales_by_category.resample("M").sum()# 绘制图表monthly_sales.plot(kind="line")

2. 社交媒体情感分析

假设我们需要分析用户对某款产品的评论情感。

from textblob import TextBlob# 读取评论数据reviews = pd.read_csv("reviews.csv")# 提取评论文本texts = reviews["text"].apply(lambda x: TextBlob(x).sentences)# 计算情感得分sentiments = []for text in texts:    sentiment = TextBlob(text).sentiment.polarity    sentiments.append((text, sentiment))# 绘制情感得分分布图sentiments.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)sentiments.plot(kind="hist", title="情感得分分布")

三、总结与展望

通过上述实战案例分析，我们可以看到Python在数据分析和挖掘领域的广泛应用。随着技术的不断发展，Python将继续在数据分析和挖掘领域发挥重要作用。