如何使用 Python 进行数据分析?

步骤：

1. 导入必要的库
2. 读取数据
3. 处理数据
4. 分析数据
5. 可视化数据
6. 保存结果

示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 处理数据
data["age"] = data["age"].fillna(25)
data["salary"] = data["salary"].replace("$", "")

# 分析数据
print(data.groupby("country").mean())

# 可视化数据
data.plot(x="age", y="salary")

其他资源：

• NumPy：用于数值计算的科学计算库
• Scikit-learn：用于数据挖掘的机器学习库
• Matplotlib：用于数据可视化的 matplotlib 库
• Seaborn：用于数据可视化的 Seaborn 库

提示：

• 使用 pandas 的 groupby() 方法可以轻松对数据进行分组和聚合。
• 使用 pandas 的 fillna() 方法可以填充缺失值。
• 使用 pandas 的 replace() 方法可以替换特殊字符。
• 使用 pandas 的 groupby() 和 agg() 方法可以进行数据分析。
• 使用 pandas 的 plot() 方法可以进行数据可视化。
• 使用 pandas 的 to_csv() 方法可以将数据保存为 CSV 文件。