一帆学堂：Python数据分析实战指南

基础概念

Python数据分析以NumPy和pandas为核心库，支持高效数据操作。

1.1 数据结构

• NumPy数组：多维数组存储，支持广播机制
• pandasDataFrame：表格型数据结构，包含索引和列标签

1.2 数据清洗

常见处理包括：缺失值填充、异常值检测和数据标准化。

进阶技巧

2.1 数据聚合

使用pandas groupby实现多级统计：

• 按城市分组求平均消费
• 按季度汇总销售额
• 多条件交叉分析

2.2 可视化

Matplotlib和Seaborn支持：折线图、热力图和散点矩阵。

实战案例

3.1 用户行为分析

处理包含用户ID、操作时间、点击量的三维数据集。

3.2 趋势预测

基于ARIMA模型进行月度销售额预测，误差率控制在±3%内。

3.3 性能优化

通过向量化操作提升pandas处理百万级数据的速度。

常见问题

4.1 内存溢出

解决方案：使用Dask处理分布式数据或优化数据存储格式。

4.2 并行计算

pandas与Spark的混合计算实现跨节点处理。

学习资源

• 《Python数据科学手册》（作者：Jake VanderPlas）
• pandas官方文档（最新版：2023.10）
• NumPy数值计算案例集（GitHub开源项目）