python数据处理分析库(一)
目录
一、NumPy
二、Pandas
三、Matplotlib and Seaborn
一、NumPy
- 场景:处理大规模数组和矩阵运算,可以用于科学计算、数据预处理
- 简单示例:
import numpy as npdata = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mean = np.mean(data)
std_dev = np.std(data)
二、Pandas
- 场景:数据清洗、数据操作和分析,处理结构化数据、数据合并、缺失值处理
- 简单示例:
import pandas as pddf = pd.read_csv('data.csv')
summary = df.describe()
df_cleaned = df.dropna()
三、Matplotlib and Seaborn
- 场景:数据可视化,绘制各种类型的图表(折线图、柱状图、散点图、热图等)
- 简单示例:
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as snssns.histplot(df['column_name'])
plt.show()
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