TASK2: 数据分析来自AI蜗牛车在Datawhale数据挖掘入门教程的部分内容。主要讨论了如何利用Python的数据科学工具进行数据预处理、可视化和探索性分析。使用的工具包括pandas、numpy、scipy、matplotlib和seaborn,这些工具提供了强大的数据分析和可视化能力。文章首先介绍了如何载入数据集,并使用head()和shape属性了解数据的基本结构。接着,通过describe()函数获取数据的统计摘要,帮助读者快速理解数据的分布和异常情况。此外,info()函数用于检查数据类型和缺失值情况,而missingno库则用于可视化缺失数据模式。数据可视化阶段使用matplotlib和seaborn库创建各种图表,帮助分析数据分布和趋势。
Datawhale数据挖掘入门数据分析技巧分享
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