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文档简介

Python数据分析课堂作业总结（附有代码数据）本次课堂作业主要涉及数据分析的基本方法和工具的运用，通过使用Python编程语言进行数据处理和分析，提高了我们对数据的理解和运用能力。作业一：数据导入和清洗我们首先学习了如何使用Python中的pandas库来导入和清洗数据，使用了read_csv()方法导入数据，并通过dropna()方法清洗数据，使得数据变得更加规范和易于分析。importpandasaspd读取数据data=pd.read_csv('data.csv')清洗数据cleaned_data=data.dropna()作业二：数据可视化其次，我们学习了如何使用matplotlib库进行数据可视化，通过绘制折线图、散点图和直方图等图表，直观地展现数据的特征和分布情况。importmatplotlib.pyplotasplt绘制折线图plt.plot(x,y)plt.show()绘制散点图plt.scatter(x,y)plt.show()绘制直方图plt.hist(data,bins=10)plt.show()作业三：数据分析和建模最后，我们学习了如何使用numpy和sklearn库进行数据分析和建模，通过计算数据的统计特征和建立回归或分类模型，深入挖掘数据背后的规律和关联。importnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression计算数据的统计特征mean_value=np.mean(data)std_value=np.std(data)建立线性回归模型model=LinearRegression()model.fit(X,y)通过本次课堂作业的学习，我们掌握了数据分析的基本流程和方法，提

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