Python数据分析之pandas统计分析

使用pandas进行Python数据分析是非常有效的。

掌握SAS，提升数据分析能力，助您从数据中挖掘价值。

本项目包含两个可选的数据分析挑战，考验您对 Python Pandas 的理解和应用能力。请从“Pymoli 英雄”和“城市学校分析”中选择一项挑战完成。 项目结构:* 为项目创建一个新的代码仓库，命名为“pandas-challenge”。* 在本地仓库中创建对应挑战名称的文件夹（“HeroesOfPymoli” 或 “PyCitySchools”）。* 在文件夹中创建 Jupyter Notebook 文件，作为分析脚本。* 将所有更改上传至 GitHub 或 GitLab。 挑战选项:1. Pymoli 英雄: 分析游戏玩家数据，例如玩家数量、热门商品、消费趋势等，并提供洞

Pandas模块提供了丰富的描述性统计指标函数，包括求和、求均值、求最小值和最大值等。

Pandas 库作为数据处理工具，为数据分析师提供了一系列便利操作，包括数据类型转换、缺失值处理、描述性统计分析和数据汇总等。其核心操作对象为序列（类似数据集中的列）和数据框（类似表格）。

Python的pandas库是进行数据分析和处理的重要工具。学习pandas基础操作可以帮助分析师有效管理和处理数据，包括数据导入、索引、切片和聚合等操作。pandas提供了强大的数据结构和工具，适用于各种数据处理需求。

数据是个比较有趣的领域，是使用pandas库时，多操作会变得挺简单。你想做数据清洗、数据还是数据，pandas都能帮你搞定。比如你可以用它快速读取各种格式的数据文件，像 Excel、CSV，起来高效。还可以做一些数据透视、筛选、排序等操作，都是基本操作，但强大。 另外，它的文档和社区也蛮活跃，遇到问题时可以快找到答案。如果你做过数据，应该知道它在 Python 生态中的地位，能和numpy等库无缝协作。比如，df = pd.read_csv('data.csv')就可以把 CSV 文件直接加载为 DataFrame，后续的就可以顺利展开。 如果你对数据有兴趣，pandas 会是你的得力助手。尤

Python 数据入门书的配套数据集，文件结构清晰，配套的notebooks里例子也挺实用的，尤其适合边学边练。顺序比较友好，从Pandas的DataFrame基础讲起，再慢慢带你玩转数据清洗、拼接、绘图这些常用操作。嗯，里面用到的库也都是常见的，比如matplotlib、seaborn，画图的时候不至于一头雾水。配套的training资料也还不错，适合上手项目的时候参考下。是想学数据分组、字符串、缺失值这些操作的人，用它练手比较舒服。每个文件结构也直观，像data文件夹就是真实数据样本，直接拿来读都行。顺手说一句，官网出的这个资源没电子书，别指望能靠它看完一本书，核心还是“练”。如果你刚好在

性菜单的操作入口，挺适合初学 SPSS 的你。界面布局清晰，点进去就能看到一堆熟悉的选项。像平均值、标准差这些常用统计量，全都能一键搞定。对了，响应也快，不用等半天。流程比较直观，不绕弯子。你选好变量，点下 > 性统计，再选性，基本就能出结果了。参数设置也不复杂，像置信区间这种选项，有也行，不选也不碍事。如果你想再深入一点，比如配合直方图、箱形图这些图形展示，也有现成的教程可以参考。像这个就讲得挺细的：五数汇总与箱形图。顺带一提，除了 SPSS，像Excel、MATLAB、LibreOffice这些工具也能做性统计。如果你是多工具切换党，下面这些资源你可以看看，互通互补。如果你刚开始接触性，建