《Python編程與數(shù)據(jù)分析》課件

《Python編程與數(shù)據(jù)分析》歡迎來(lái)到Python編程與數(shù)據(jù)分析課程課程簡(jiǎn)介本課程將帶您深入學(xué)習(xí)Python編程語(yǔ)言，掌握數(shù)據(jù)分析的核心技能。從基礎(chǔ)語(yǔ)法到高級(jí)應(yīng)用，從數(shù)據(jù)預(yù)處理到機(jī)器學(xué)習(xí)模型，全方位提升數(shù)據(jù)分析能力。Python簡(jiǎn)介易學(xué)易用簡(jiǎn)單易懂的語(yǔ)法，降低學(xué)習(xí)門檻。功能強(qiáng)大豐富的庫(kù)和工具，支持各種數(shù)據(jù)分析任務(wù)。社區(qū)活躍龐大的社區(qū)資源，解決問(wèn)題更加便捷。Python語(yǔ)法基礎(chǔ)變量存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的容器，使用賦值符號(hào)“=”進(jìn)行賦值。數(shù)據(jù)類型包括整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)、字符串、布爾值等。運(yùn)算符進(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算、邏輯運(yùn)算、比較運(yùn)算等操作。數(shù)據(jù)類型與變量整數(shù)表示沒(méi)有小數(shù)部分的數(shù)字，例如：1、2、3。浮點(diǎn)數(shù)表示帶有小數(shù)部分的數(shù)字，例如：1.5、2.7、3.14。字符串表示一系列字符，用引號(hào)括起來(lái)，例如："Hello"、"Python"。布爾值表示真或假，只有兩個(gè)值：True和False?？刂屏鞒?條件語(yǔ)句根據(jù)條件執(zhí)行不同的代碼塊，例如if-else語(yǔ)句。2循環(huán)語(yǔ)句重復(fù)執(zhí)行代碼塊，例如for循環(huán)和while循環(huán)。3代碼塊由縮進(jìn)定義，相同縮進(jìn)的代碼屬于同一代碼塊。函數(shù)編程定義函數(shù)使用def關(guān)鍵字定義函數(shù)，包含函數(shù)名、參數(shù)和代碼塊。調(diào)用函數(shù)使用函數(shù)名和括號(hào)調(diào)用函數(shù)，傳入?yún)?shù)并返回結(jié)果。參數(shù)傳遞可以傳遞位置參數(shù)、關(guān)鍵字參數(shù)和默認(rèn)參數(shù)。模塊與包1模塊包含可重用代碼的代碼文件。2包包含多個(gè)模塊的文件夾，用于組織代碼結(jié)構(gòu)。3導(dǎo)入使用import關(guān)鍵字導(dǎo)入模塊和包，方便調(diào)用其功能。面向?qū)ο缶幊?類定義對(duì)象的模板，包含屬性和方法。2對(duì)象類的實(shí)例，擁有類的屬性和方法。3繼承創(chuàng)建新的類，繼承父類的屬性和方法。4多態(tài)相同的方法，在不同的對(duì)象中表現(xiàn)出不同的行為。文件操作1打開(kāi)文件使用open()函數(shù)打開(kāi)文件，指定文件名和模式。2讀寫(xiě)文件使用read()、write()等方法讀寫(xiě)文件內(nèi)容。3關(guān)閉文件使用close()方法關(guān)閉文件，釋放資源。異常處理try-except使用try-except語(yǔ)句捕獲異常，防止程序崩潰。自定義異常可以定義自己的異常類型，方便處理特定錯(cuò)誤。finally無(wú)論是否發(fā)生異常，finally代碼塊都會(huì)執(zhí)行。Numpy庫(kù)簡(jiǎn)介Numpy庫(kù)是Python中科學(xué)計(jì)算的核心庫(kù)，提供了高效的多維數(shù)組對(duì)象和數(shù)學(xué)函數(shù)。Numpy基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)ndarray對(duì)象是Numpy庫(kù)的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，代表多維數(shù)組。支持各種數(shù)據(jù)類型，包括整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)、字符串等。Numpy數(shù)組運(yùn)算算術(shù)運(yùn)算支持加減乘除等基本運(yùn)算。矩陣運(yùn)算提供矩陣乘法、轉(zhuǎn)置等矩陣運(yùn)算操作。聚合函數(shù)提供求和、平均值、最大值、最小值等函數(shù)。Pandas庫(kù)簡(jiǎn)介Pandas庫(kù)是Python中數(shù)據(jù)分析的利器，提供了高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和分析工具。Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)Series一維帶標(biāo)簽數(shù)組，類似于字典。DataFrame二維帶標(biāo)簽表格，類似于電子表格。Pandas數(shù)據(jù)讀寫(xiě)CSV文件使用read_csv()函數(shù)讀取CSV文件，使用to_csv()函數(shù)保存數(shù)據(jù)到CSV文件。Excel文件使用read_excel()函數(shù)讀取Excel文件，使用to_excel()函數(shù)保存數(shù)據(jù)到Excel文件。數(shù)據(jù)庫(kù)使用read_sql()函數(shù)讀取數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)，使用to_sql()函數(shù)保存數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)庫(kù)。Pandas數(shù)據(jù)清洗1缺失值處理使用fillna()函數(shù)填充缺失值。2重復(fù)值處理使用duplicated()和drop_duplicates()函數(shù)處理重復(fù)值。3數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換使用astype()函數(shù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型。Pandas數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)分析使用describe()函數(shù)進(jìn)行基本統(tǒng)計(jì)分析。分組聚合使用group()函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組聚合分析。數(shù)據(jù)透視表使用pivot_table()函數(shù)創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視表。Matplotlib基礎(chǔ)Matplotlib是Python中常用的可視化庫(kù)，提供豐富的繪圖功能。Matplotlib繪圖案例1折線圖繪制時(shí)間序列數(shù)據(jù)。2柱狀圖繪制分類數(shù)據(jù)。3散點(diǎn)圖繪制二維數(shù)據(jù)點(diǎn)。4餅圖繪制比例數(shù)據(jù)。5熱力圖繪制二維矩陣數(shù)據(jù)。Seaborn可視化庫(kù)Seaborn庫(kù)基于Matplotlib，提供更高級(jí)的可視化功能，簡(jiǎn)化繪圖過(guò)程。數(shù)據(jù)可視化實(shí)戰(zhàn)1關(guān)系圖繪制變量之間的關(guān)系。2分布圖繪制變量的分布情況。3類別圖繪制分類變量之間的關(guān)系。4聯(lián)合圖同時(shí)繪制關(guān)系圖、分布圖和類別圖。數(shù)據(jù)預(yù)處理1數(shù)據(jù)清洗處理缺失值、重復(fù)值、異常值。2特征工程提取、轉(zhuǎn)換和選擇特征。3數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成相同的尺度。線性回歸模型模型原理尋找一條直線，最大程度地?cái)M合數(shù)據(jù)點(diǎn)。模型應(yīng)用預(yù)測(cè)連續(xù)型變量，例如房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)。邏輯回歸模型預(yù)測(cè)分類變量，例如用戶是否會(huì)購(gòu)買商品。使用Sigmoid函數(shù)將線性模型輸出轉(zhuǎn)換為概率值。決策樹(shù)算法樹(shù)狀結(jié)構(gòu)根據(jù)特征值進(jìn)行遞歸劃分，形成樹(shù)狀結(jié)構(gòu)。預(yù)測(cè)分類根據(jù)特征值從根節(jié)點(diǎn)到葉子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分類。集成學(xué)習(xí)算法1Bagging多個(gè)弱學(xué)習(xí)器進(jìn)行投票預(yù)測(cè)。2Boosting多個(gè)弱學(xué)習(xí)器依次訓(xùn)練，錯(cuò)誤樣本權(quán)重增加。3Stacking多個(gè)弱學(xué)習(xí)器輸出作為輸入，訓(xùn)練新的學(xué)習(xí)器。模型性能評(píng)估準(zhǔn)確率正確預(yù)測(cè)的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的