哪里有Python数据分析案例？你是否正在寻找Python数据分析范例——使用 Python 进行数据分析的示例？这篇文章是给你的。我们将向你展示如何使用 Python 完成最常见的数据分析任务，从 Python 本身的功能到使用 Pandas 等模块，再到使用 TensorFlow 的简单机器学习示例，下面我们来看看Python数据分析范例，介绍Python数据分析实战让你更好上手数据分析。
关于 Python 版本的说明
本Python数据分析实战中的所有Python数据分析范例均使用 Python 3。我们建议使用 Python 的最新稳定版本，例如 Python 3.8。你可以通过在系统 shell 中运行以下命令来检查你的机器上安装了哪个版本：
有时，开发机器会同时安装 Python 2 和 Python 3。有两个可用的 Python 版本在 macOS 上很常见。如果是这种情况，你可以使用python3命令运行 Python 3，即使 Python 2 是你环境中的默认值：
如果你尚未安装 Python 3，请访问Python 下载页面以获取安装说明。
通过在 shell 中运行 python3 命令来启动 Python 解释器：
Python数据分析案例：库和导入
安装Python数据分析范例所需的 Python 模块的最简单方法是使用 pip。安装 NumPy 和 Pandas 只需几秒钟：
Python数据分析实战：安装模块后，使用import语句使模块在你的程序中可用：
获得有关Python 数据分析函数的帮助
如果遇到问题，内置的 Python 文档是检查解决问题的技巧和方法的好地方。Python help()函数显示方法或类的帮助文章：
帮助功能使用系统文本分页程序（也称为分页器）来显示文档。许多系统使用 less 作为默认文本寻呼机，以防万一你不熟悉 Vi 快捷方式，这里是Python数据分析实战基础知识：
- j和k逐行上下导航。
- /搜索文档页面中的内容。
- 按/键入搜索查询后，按 Enter 转到第一次出现。
- 按n和N在搜索结果中前进和后退。
- Ctrl+d和Ctrl+u 分别将光标向下移动一页和向上移动一页。
查看帮助文章的另一个有用的地方是 Pandas 和 NumPy 等 Python 数据分析模块的在线文档。例如，Pandas 用户指南通过解释和示例涵盖了所有 Pandas 功能。
Python数据分析范例：基本语言功能
快速浏览Python数据分析实战基础知识：
Python 中有更多有用的字符串方法，请在Python 字符串文档中了解更多关于它们的信息。
Python数据分析案例：使用数据源
Pandas 提供了多种简单易用的数据导入方式，包括 CSV 和 TSV 导入，从系统剪贴板复制，以及读写 JSON 文件。这对于大多数Python数据分析范例任务来说已经足够了：
在Pandas 文档 中查找所有其他 Pandas 数据导入功能。
使用 Pandas 数据帧 - Python数据分析实战
Pandas 数据框是在 Python 中进行数据分析时探索、清理、调整和过滤数据集的好方法。本节介绍了你可以使用 Pandas 数据框执行的一些操作，下面我们来看一些Python数据分析范例。
探索数据
以下是一些功能，可让你轻松了解有关你正在处理的数据集的更多信息：
Python数据分析范例：统计操作
Pandas 中存在所有标准统计操作，如最小值、最大值和自定义分位数：
Python数据分析案例：清理数据
在你的数据集中有非数字(NaN)值是很常见的。为了能够使用统计方法对数据集进行操作，你首先需要清理数据。该fillna和dropna熊猫功能是更换一个便捷的方式为NaN的东西比较有代表性的为你的数据集，例如值零，或者从数据帧删除与NaN值的行。
Python数据分析案例：过滤和排序
Python数据分析范例：以下是一些用于过滤和排序数据框中数据的基本命令。
Python数据分析范例：机器学习
虽然机器学习算法可能非常复杂，但 Python 的流行模块使创建机器学习程序变得简单。下面是一个使用 Python 及其数据分析和机器学习模块（即 NumPy、TensorFlow、Keras 和 SciKit-Learn）的简单 ML 算法示例。
Python数据分析范例：在这个程序中，我们生成了一个包含披萨直径及其各自价格的样本数据集，在这个数据集上训练模型，然后使用该模型来预测我们选择的直径的披萨的价格，Python数据分析案例如下：
建立模型后，我们可以使用它来预测结果：
Python数据分析范例概括
在本Python数据分析实战中，我们了解了使用 Python 进行数据分析的基础知识。有关 Pandas 中可用功能的更多详细信息，请访问Pandas 用户指南。要使用 NumPy 进行更强大的数学运算（它可以与 Pandas 一起使用），请查看NumPy 入门指南，以上就是Python数据分析案例的全部内容，希望这些例子可以帮助到你。
