Python数据分析--献金数据集

课程内容包括pandas及其用途、numpy的矩阵运算功能、matplotlib数据可视化工具。通过pandas进行结构化数据分析和数据挖掘，例如学生成绩和股票数据分析。区分python和ipython命令行的数据显示优势，展示Shell命令的便捷补全。

使用 Python pandas 和第三方包演示功能的数据集，包含于《利用 Python 进行数据分析》中。

使用 Python 进行数据分析，了解其优势、功能和应用。

通过学习本教程，掌握使用 Python 语言进行数据分析的技能。

使用pandas进行Python数据分析是非常有效的。

python数据分析实战数据集，适合初学者练习使用。

项目模块“编程和脚本编制”中，使用Python编程语言分析Fisher鸢尾花数据集的科学高级文凭项目要求学生。数据集已被广泛研究，学生需要通过编写Python代码和文档来汇总数据集，包括计算每列的最大值、最小值和平均值。项目帮助学生将大任务分解成小任务，最终完成综合报告。

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，并提供洞察。2. 城市学校分析: 分析学校和学生数据，评估学校表现、预算分配策略等，并撰写报告。 请选择您感兴趣的挑战，深入研究数据，并运用 Pandas 技能进行分析。

将详细介绍Python数据分析中AQI分析的基本流程，包括明确需求和目的、数据收集、数据预处理（包括数据整合、数据清洗）、以及描述性统计分析、推断统计分析和相关系数分析等内容。