Примеры анализа данных на Python

8 примеров простого анализа данных на Python для новичков:

Чтение данных из файла. Это первый шаг в любом анализе данных. Чтобы прочитать данные из файла, можно использовать библиотеку pandas. Например, чтобы прочитать файл CSV, можно использовать следующий код:

import pandas as pd

# Чтение данных из файла
df = pd.read_csv("data.csv")

# Вывод данных
print(df)

Статистические вычисления. После того, как данные были прочитаны, можно выполнить над ними различные статистические вычисления. Например, чтобы найти среднее значение, медиану и стандартное отклонение, можно использовать следующие код:

# Среднее значение
print(df["column_name"].mean())

# Медиана
print(df["column_name"].median())

# Стандартное отклонение
print(df["column_name"].std())

Графический анализ. Графический анализ данных может помочь лучше понять их. Чтобы построить график, можно использовать библиотеку matplotlib. Например, чтобы построить линейный график, можно использовать следующий код:

import matplotlib.pyplot as plt

# Построение линейного графика
plt.plot(df["x_values"], df["y_values"])
plt.show()

Выборка данных. Иногда необходимо получить подмножество данных для анализа. Для этого можно использовать оператор loc или iloc. Например, чтобы получить все строки, в которых значение столбца column_name равно 1, можно использовать следующий код:

# Получение подмножества данных
df = df.loc[df["column_name"] == 1]

Обработка пропусков данных. Пропуски данных могут привести к искажению результатов анализа. Для обработки пропусков данных можно использовать различные методы, например, заполнение их средним значением или медианой. Например, чтобы заполнить все пропуски в столбце column_name средним значением, можно использовать следующий код:

# Обработка пропусков данных
df["column_name"].fillna(df["column_name"].mean(), inplace=True)

Объединение данных. Иногда необходимо объединить два или более набора данных. Для этого можно использовать метод merge() библиотеки pandas. Например, чтобы объединить два набора данных по столбцу column_name, можно использовать следующий код:

# Объединение данных
df1 = df1.merge(df2, on="column_name")

Анализ временных рядов. Данные, которые упорядочены по времени, называются временными рядами. Для анализа временных рядов можно использовать библиотеку statsmodels. Например, чтобы построить прогноз для временного ряда, можно использовать следующий код:

import statsmodels.tsa.api as tsa

# Построение прогноза
model = tsa.ARIMA(df["y_values"], order=(1, 1, 1))
model_fit = model.fit()
predictions = model_fit.predict(start=len(df) - 1, end=len(df))

# Вывод прогнозов
print(predictions)

Исследование закономерностей. Для выявления закономерностей в данных можно использовать различные статистические методы, например, корреляцию и регрессию. Например, чтобы проверить, существует ли корреляция между двумя столбцами данных, можно использовать следующий код:

# Проверка корреляции
correlation = df["column_name1"].corr(df["column_name2"])

# Вывод корреляции
print(correlation)

Несколько дополнительных советов для новичков в анализе данных на Python:

Начните с простых задач и постепенно усложняйте их.
Используйте ресурсы, доступные в Интернете и в книгах.
Не бойтесь экспериментировать.