Python 数据分析与可视化：实用指南
一、引言
在当今大数据时代，数据分析已成为各行各业不可或缺的一部分。Python 作为一
种功能强大、易于学习且拥有丰富库资源的编程语言，在数据分析领域占据了举足
轻重的地位。本文将详细介绍如何使用 Python 进行数据分析与可视化，帮助读者
快速掌握这一实用技能。
二、Python 数据分析基础
1. 数据获取
数据是数据分析的基石，Python 提供了多种获取数据的方式。常见的数据源包括
数据库、CSV 文件、Excel 文件、API 接口等。Python 的 pandas 库提供了强大的
数据处理能力，可以轻松读取各种格式的数据文件。例如，使用 pandas 的
read_csv 函数可以方便地读取 CSV 文件。
2. 数据清洗
数据清洗是数据分析过程中的重要环节，主要目的是去除数据中的噪声、缺失值和
异常值等。Python 的 pandas 库提供了丰富的数据清洗功能，如删除重复行、填充
缺失值、处理异常值等。通过合理的数据清洗，可以提高数据质量，为后续的数据
分析打下坚实基础。
3. 数据探索
数据探索是了解数据集基本特征的过程，包括数据的分布、相关性、异常值等。
Python 的 pandas 库提供了多种数据探索的方法，如计算描述性统计量、绘制直方
图、箱线图等。通过数据探索，我们可以对数据集有一个初步的认识，为后续的数
据分析提供参考。
三、Python 数据分析进阶
1. 数据预处理
数据预处理是数据分析前的重要步骤，包括数据标准化、归一化、编码等。Python
的 sklearn 库提供了丰富的数据预处理功能，如 MinMaxScaler 用于数据归一化，
