pandas数据分析-pandas数据分析实战 (超详细)

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于pandas数据分析的问题，于是小编就整理了3个相关介绍pandas数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. python数据分析学pandas够吗？
2. 数据分析只学numpy和pandas可以吗？
3. 如何利用pandas、matplotlib和seaborn来分析脏数据？

python数据分析学pandas够吗？

1. 够2. 因为Python数据分析中的pandas库是非常强大和全面的，它提供了丰富的数据结构和数据处理功能，可以满足大部分数据分析的需求。
它支持数据的读取、清洗、转换、分析和可视化等操作，同时还有强大的数据筛选、聚合和统计功能。
因此，对于一般的数据分析任务来说，pandas是足够的。
3. 此外，pandas还有丰富的扩展库和生态系统，可以进一步增强其功能和应用范围。
例如，可以结合其他库如NumPy、matplotlib和Seaborn等进行更加复杂和高级的数据分析和可视化。
同时，pandas也有大量的文档、教程和社区支持，可以帮助学习和解决使用过程中的问题。
因此，通过学习和掌握pandas，可以进行有效的数据分析工作。

数据分析只学numpy和pandas可以吗？

不可以，numpy和pandas主要是做数据处理，比如，数据清洗，数据标准化，归一化处理等等，但是在数据分析中要直观的反映问题，必须要学会图表，更重要的是要有分析思维，这需要长年累月的经验，所以，在数据分析方面经验比工具重要，工具始终是工具。

如何利用pandas、matplotlib和seaborn来分析脏数据？

工具方面，seaborn是matplotlib的扩展和二次封装，个人认为日常数据分析matplotlib完够用了。

一般脏数据分析可以分为以下几个步骤：

一．数据读取：根据数据源文件的文件类型，可以使用pandas的read_csv、read_table、read_excel、read_sql、read_json、read_html、DataFrame来读取。

二．查看数据信息：主要使用describe、info这两个方法，也可以直接用pandas的绘图功能可视化显示数据。

三．处理异常和缺失的数据：用到的方法主要有dropna、fillna，处理完异常和缺失数据后再可视化显示出处理完的数据

四．如果是做机器学习或深度学习，还要再做一下归一化处理。

五．数据处理完后再写入到文件中，以备调用，我一般用to_csv方法来保存。

以下是我这自己处理的一段实例代码：

到此，以上就是小编对于pandas数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于pandas数据分析的3点解答对大家有用。