Исследовательский анализ данных (EDA) – это важный этап в процессе анализа данных. Это предполагает понимание данных, выявление закономерностей и извлечение ценной информации.

Python с его богатой экосистемой библиотек и функций предоставляет мощные инструменты для выполнения EDA. В этой статье мы рассмотрим основные функции Python, которые обычно используются в EDA. Мы рассмотрим функции из популярных библиотек, таких как Pandas, NumPy и Matplotlib, а также примеры кода, демонстрирующие их использование.

Оглавление

  1. Чтение и загрузка данных
  2. Понимание данных
  3. Очистка и предварительная обработка данных
  4. Визуализация данных
  5. Агрегация и группировка данных
  6. Статистический анализ
  7. Особенности проектирования
  8. Обработка выбросов
  9. Обработка дат и времени

1. Чтение и загрузка данных

Прежде чем погрузиться в EDA, нам нужно загрузить и прочитать данные в Python. Некоторые распространенные функции для чтения данных включают в себя:

  • pd.read_csv(): считывает данные из файла CSV и создает DataFrame.
  • pd.read_excel(): считывает данные из файла Excel и создает DataFrame.
  • np.loadtxt(): загружает данные из текстового файла в массив NumPy.

2. Понимание данных

Чтобы получить представление о данных, важно понять их структуру, размеры и базовую статистику. Некоторые ключевые функции для понимания данных включают в себя:

  • df.head(): отображает первые несколько строк DataFrame.
  • df.shape: возвращает размеры DataFrame (строки, столбцы).
  • df.info(): предоставляет информацию о DataFrame, например типы данных и пропущенные значения.
  • df.describe(): генерирует описательную статистику для числовых столбцов.

3. Очистка и предварительная обработка данных

Очистка и предварительная обработка данных являются важными шагами в EDA. Python предлагает несколько функций для…