如何使用Python进行数据分析|开发技术分享-西西软件园




1. 导入必要的库

```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
```

2. 导入数据

```python
data = pd.read_csv('data.csv')
```

3. 探索数据

```python
data.head()
data.describe()
data.info()
```

4. 数据可视化

```python
# 绘制直方图
data.hist()
plt.show()

# 绘制散点图
data.plot(kind='scatter', x='x', y='y')
plt.show()
```

5. 数据预处理

```python
# 对缺失值进行填充
data.fillna(data.mean())

# 对离群点进行处理
data[np.abs(data-data.mean()) <= (3*data.std())]
```

6. 建立模型

```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 定义特征和标签
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 初始化模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 预测
y_pred = model.predict(X)
```

7. 评估模型

```python
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y, y_pred)
```

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