Как провести анализ данных в Python

Анализ данных в Python — это процесс изучения и обработки данных с помощью языка программирования Python для получения информации, обнаружения закономерностей или предсказания будущего поведения. В этом руководстве мы рассмотрим основные библиотеки и методы, необходимые для выполнения анализа данных в Python.

Освойте Python на курсе от Skypro. Вас ждут 400 часов обучения и практики (достаточно десяти часов в неделю), подготовка проектов для портфолио, индивидуальная проверка домашних заданий и помощь опытных наставников. Получится, даже если у вас нет опыта в IT.

Основные библиотеки

Для анализа данных в Python существуют следующие ключевые библиотеки:

1. NumPy — это библиотека для работы с массивами и матрицами. Она предоставляет множество функций для математических и статистических операций.
2. Pandas — библиотека для работы с табличными данными (такими как Excel или SQL таблицы). Она предоставляет инструменты для очистки, агрегации и визуализации данных.
3. Matplotlib и Seaborn — это библиотеки для построения графиков и визуализации данных.

Начало работы

Для начала установим необходимые библиотеки:

pip install numpy pandas matplotlib seaborn

Теперь импортируем их в наш Python-скрипт:

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

Загрузка данных

Для анализа данных нам необходимо загрузить данные в формате CSV, Excel или SQL. В этом примере мы будем использовать данные о пассажирах Титаника в формате CSV:

data = pd.read_csv("titanic.csv")

Посмотрим на первые несколько строк данных:

print(data.head())

Предобработка данных

Перед анализом данных полезно провести предобработку, чтобы удалить пропущенные значения, исправить ошибки и преобразовать данные в удобный для анализа формат. Например, мы можем заполнить пропущенные значения возраста средним возрастом пассажиров:

data['Age'].fillna(data['Age'].mean(), inplace=True)

Также можно создать новый столбец с информацией о том, был ли пассажир один или с семьей:

data['Family'] = data['SibSp'] + data['Parch']

Анализ данных

Теперь, когда наши данные предобработаны, мы можем провести анализ данных. Например, можно исследовать связь между классом каюты и вероятностью выживания:

sns.barplot(x='Pclass', y='Survived', data=data)
plt.show()

Также можно изучить распределение возрастов среди выживших и погибших пассажиров:

sns.histplot(data=data, x='Age', hue='Survived', kde=True)
plt.show()

На курсе Skypro «Python-разработчик» освоите основные инструменты программирования, получите опыт на реальных проектах и сможете стартовать в профессии уверенным новичком. Преподаватели — практикующие программисты с большим опытом, а в центре карьеры помогут составить цепляющее резюме и подготовиться к собеседованию.

Выводы

В этом руководстве мы рассмотрели основные методы и библиотеки для анализа данных в Python. Надеемся, что это поможет вам в вашей работе со сложными наборами данных! 😊

Не забудьте обратить внимание на онлайн-школу, которая учит специалистов в сфере «Аналитика данных». Вставьте в текст спец.тег для получения дополнительной информации.

Удачи вам в изучении анализа данных!