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文档简介

Python数据分析与可视化随着数据的大量积累和应用，数据分析和可视化也成为了热门的技能Python作为一个强大的编程语言，具有丰富的数据科学库，成为了数据分析和可视化的主流工具。本文将介绍Python数据分析和可视化的基本知识，包括数据处理、数据可视化和数据分析常用的库和技术，数据处理是数据分析过程中的重要环节，常用的Python数据科学库有pandas和numpy。pandas主要提供了一种高性能、易用的数据结构DataFrame和Series，支持数据的读取、写入、清洗和转换等功能。numpy则提供了数组和矩阵运算的高效实现，可用于数据运算和数学计算。pandas提供了多种读取数据的方式，包括读取csv、excel、数据库等多种数据源。以读取csV文件为例：importpandasaspddata=pd.read_csv(data.csv)可通过指定参数delimiter和header，读取指定分隔符和列名的数据。数据清洗是保证数据质量的重要环节，常用的pandas数据清洗方法包括缺失值填充、重复值处理、异常值处理等。缺失值填充常用的方法包括平均值填充、中位数填充和众数填充。以平均data['columnname].fillna(data['columnname'J.meanO)重复值处理可通过dropduplicates方法册

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