Python数据分析：NumPy、Pandas与Matplotlib库

Python 是一种强大的编程语言，特别适合数据分析，主要得益于其丰富的库生态系统。NumPy、Pandas 和 Matplotlib 是 Python 中最常用的数据分析库。以下是对这三个库的简要介绍以及相应的代码示例。

数据小爬虫 · 2024-02-19 17:02:49 发布

NumPy 是 Python 的一个基本库，用于处理大型多维数组和矩阵，支持大量的高级数学函数。

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Pandas 是一个提供数据结构和数据分析工具的 Python 库。它使得数据处理变得简单、直观。

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	`import pandas as pd`

	`# 创建一个 Pandas DataFrame`
	`data = {`
	`'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],`
	`'Age': [25, 30, 35, 40],`
	`'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Berlin']`
	`}`
	`df = pd.DataFrame(data)`
	`print(df)`

	`# 数据筛选`
	`df_over_30 = df[df['Age'] > 30]`
	`print(df_over_30)`

	`# 数据分组和聚合`
	`grouped = df.groupby('City')`
	`city_counts = grouped['Name'].count()`
	`print(city_counts)`

Matplotlib 是一个用于创建静态、动画和交互式可视化的 Python 库。

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	`import matplotlib.pyplot as plt`

	`# 简单的线图`
	`x = np.linspace(0, 10, 100)`
	`y = np.sin(x)`
	`plt.plot(x, y)`
	`plt.title("Simple Line Plot")`
	`plt.xlabel("X-axis")`
	`plt.ylabel("Y-axis")`
	`plt.show()`

	`# 柱状图`
	`categories = ['Category1', 'Category2', 'Category3', 'Category4']`
	`values = [23, 45, 56, 12]`
	`plt.bar(categories, values)`
	`plt.title("Bar Chart")`
	`plt.xlabel("Categories")`
	`plt.ylabel("Values")`
	`plt.show()`