python数据分析代码大全

数据分析涉及众多领域和任务，因此没有一个通用的“代码大全”。然而，我可以为您提供一些常见的Python数据分析任务的示例代码，帮助您入门。数据导入和读取：

python
import pandas as pd

# 从CSV文件读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 从Excel文件读取数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 从数据库读取数据
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('database.db')
data = pd.read_sql_query('SELECT * FROM table_name', conn)

数据清洗和处理：

python
# 删除缺失值
data.dropna()

# 填充缺失值
data.fillna(value)

# 删除重复行
data.drop_duplicates()

# 更改列名
data.rename(columns={'old_name': 'new_name'})

# 排序数据
data.sort_values(by='column_name')

数据可视化：

python
import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制折线图
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('X轴标签')
plt.ylabel('Y轴标签')
plt.title('折线图标题')
plt.show()

# 绘制柱状图
plt.bar(x, height)

统计分析：

python
# 描述性统计
data.describe()

# 计算均值
data.mean()

# 计算相关系数
data.corr()

# 统计某一列的频数
data['column_name'].value_counts()

机器学习模型：

python
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

请根据您的具体需求和数据集，使用上述示例代码作为起点，逐步构建自己的数据分析代码。数据分析是一个广泛的领域，所以您可能需要根据实际情况查找更多特定任务的代码示例。

当进行数据分析时，您还可能需要进行更多特定的任务，这些任务通常取决于您的数据和问题。数据可视化库Seaborn示例：

python
import seaborn as sns

# 绘制箱线图
sns.boxplot(x='category', y='value', data=data)

# 绘制散点图矩阵
sns.pairplot(data)

# 绘制热图
sns.heatmap(data.corr(), annot=True)

文本数据分析示例：

python
# 分词和词频统计
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from collections import Counter

text = "这是一段文本数据分析的示例代码。"
tokens = word_tokenize(text)
word_freq = Counter(tokens)

时间序列数据分析示例：

python
# 日期时间处理
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])

# 设置日期时间为索引
data.set_index('date', inplace=True)

# 绘制时间序列图
data['value'].plot()

高级统计分析示例：

python
import statsmodels.api as sm

# 线性回归模型
X = sm.add_constant(X)  # 添加常数项
model = sm.OLS(y, X)
result = model.fit()
print(result.summary())

数据挖掘和机器学习示例：

python
from sklearn.cluster import KMeans

# K均值聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
clusters = kmeans.fit_predict(X)

# 决策树分类
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)

这些示例代码只是数据分析领域的冰山一角，具体的任务和技术取决于您的数据和问题。根据您的需求，您可能还需要探索其他库和算法，如Pandas、NumPy、Scikit-Learn、NLTK、TensorFlow等，以完成更复杂的数据分析任务和机器学习项目。要深入学习这些领域，可以查阅相关文档和教程，不断积累经验和知识。