Python数据分析实战

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

数据分析，最早起源于人们对数据的收集、整理和处理过程，也是“数据驱动”这一理念的产物。数据分析通常包括多个环节，比如数据获取、清洗、计算、可视化等，其中可视化往往是数据分析的关键。Python语言在数据科学领域已经占据了重要地位。它具有强大的统计、机器学习、数据可视化等领域的库，能够高效快速地进行数据分析工作。本文将着重介绍Python中常用的工具包，主要涉及numpy、pandas、matplotlib、seaborn、scipy、statsmodels、scikit-learn、tensorflow等库的使用方法。

2.数据结构与计算

2.1 数据结构

Python的数据结构与其他编程语言（如Java）非常相似。以下是一些常用的数据结构：

1. 列表(list)：列表是一个有序序列，可以存放不同类型的对象，可以通过索引访问其中的元素。列表支持增删改查操作。示例如下：

   lst = ['apple', 'banana', 'orange']
   print(lst[1]) # 输出'banana'
   
   lst.append('grape') # 添加元素到列表尾部
   lst.insert(2, 'pear') # 在索引2位置插入新元素
   del lst[2] # 删除索引值为2的元素
   
   if 'apple' in lst:
       lst.remove('apple') # 从列表中删除第一个'apple'元素
   
   for i in range(len(lst)):
       print(i, lst[i]) # 遍历列表并输出索引和元素值
   
   # 合并两个列表
   new_ls