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
- Чтение и загрузка данных
- Понимание данных
- Очистка и предварительная обработка данных
- Визуализация данных
- Агрегация и группировка данных
- Статистический анализ
- Особенности проектирования
- Обработка выбросов
- 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…