基于Python的数据分析实战：数据清洗与统计分析方法

1. 数据清洗

数据清洗是数据分析过程中不可或缺的一步，主要用于处理数据中的噪声、缺失值和重复数据，以确保后续分析的准确性。

1.1 数据预处理

在进行数据清洗之前，首先需要对数据进行预处理，包括加载数据集和初步的数据探索。

import pandas as pd# 加载数据集df = pd.read_csv('your_dataset.csv')# 查看数据的基本信息print(df.info())print(df.describe())print(df.head())        

1.2 处理缺失值

缺失值的处理方法包括删除含有缺失值的行或列，使用均值、中位数或众数进行填充，或者使用更高级的插值方法。

# 检查缺失值print(df.isnull().sum())# 删除含有缺失值的行df.dropna()# 使用均值填充缺失值df['column'].fillna(df['column'].mean())# 使用向前和向后填充df.fillna(method='ffill')df.fillna(method='bfill')        

1.3 处理重复值

重复值会扭曲分析结果，需要通过检查和删除重复值来确保数据的唯一性。

# 检查重复值print(df.duplicated().sum())# 删除重复值df.drop_duplicates()        

1.4 处理异常值

异常值可能影响模型的性能，可以通过统计方法或可视化方法进行检测和处理。

# 使用Z-score方法检测异常值from scipy import statsz = stats.zscore(df['column'])df = df[(z > -3) & (z < 3)]        

1.5 数据标准化

数据标准化可以消除不同特征之间的量纲差异，通常使用Min-Max标准化或Z-score标准化。

from sklearn.preprocessing import StandardScalerscaler = StandardScaler()df_scaled = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(df), columns=df.columns)        

2. 统计分析

统计分析是数据分析的核心，通过描述性统计和推断统计，可以揭示数据背后的趋势和规律。

2.1 描述性统计

描述性统计用于总结数据的基本特征，包括均值、方差、标准差等。

# 计算均值print(df['column'].mean())# 计算标准差print(df['column'].std())# 计算相关系数print(df.corr())        

2.2 推断统计

推断统计用于根据样本数据推断总体特征，常用的假设检验方法包括t检验和卡方检验。

from scipy import stats# 进行t检验t_stat, p_value = stats.ttest_ind(group1, group2)print("t统计量:", t_stat)print("p值:", p_value)# 进行卡方检验chi2, p, dof, ex = stats.chi2_contingency(observed)print("卡方统计量:", chi2)print("p值:", p)        

2.3 数据可视化

通过可视化工具可以更直观地理解数据分布和关系，常用的可视化方法包括柱状图、折线图和散点图。

import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns# 绘制柱状图plt.hist(df['column'], bins=10)plt.show()# 绘制折线图plt.plot(df['date'], df['value'])plt.show()# 绘制散点图sns.scatterplot(x='x', y='y', data=df)plt.show()        

2.4 统计分析的注意事项

在进行统计分析时，需要注意数据的分布类型、样本量大小以及假设检验的前提条件，以确保分析结果的有效性。