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Python 数据分析与机器学习实战：从数据到洞察的完整路径

Python数据分析与机器学习实战：从数据到洞察的完整路径

在数字化浪潮席卷全球的今天，数据分析与机器学习已成为解锁数据价值的核心技术。Python凭借其简洁语法和丰富的生态库，成为数据科学领域的首选工具。本文将通过实战案例，带您掌握Python在数据分析与机器学习中的核心应用，助力您快速从数据处理迈向模型构建。

一、数据分析基础：夯实数据处理根基

1.1 多格式数据读取

pandas库提供了统一的数据读取接口。无论是CSV文件：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')

还是Excel文件：

excel_data = pd.read_excel('data.xlsx')

都能轻松实现数据加载，为后续分析做好准备。

1.2 数据清洗实战

真实数据往往存在缺失值、重复值等问题。使用fillna()填充缺失值：

data.fillna(data.mean(), inplace=True)

通过drop_duplicates()去除重复记录：

data.drop_duplicates(inplace=True)

确保数据质量达到分析要求。

二、数据分析进阶：挖掘数据隐藏价值

2.1 探索性数据分析（EDA）

利用describe()获取数据统计摘要：

print(data.describe())

结合matplotlib和seaborn实现可视化：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns# 绘制箱线图
plt.boxplot(data['数值列'])
plt.show()# 绘制相关性热力图
corr = data.corr()
sns.heatmap(corr, annot=True)
plt.show()

直观展现数据分布和特征关系。

2.2 数据分组聚合

通过groupby()实现分组统计：

grouped = data.groupby('分类列')
print(grouped.mean())

快速分析不同类别数据的特征差异。

三、机器学习实战：构建智能预测模型

3.1 特征工程实践

对于文本数据，使用CountVectorizer进行特征提取：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
text_data = ['示例文本1', '示例文本2']
vectorizer = CountVectorizer()
features = vectorizer.fit_transform(text_data)

利用SelectKBest进行特征选择：

from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif
selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k=5)
X_new = selector.fit_transform(X, y)

提升模型性能。

3.2 模型训练与评估

以逻辑回归为例，构建分类模型：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_scoreX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"准确率: {accuracy}")

3.3 模型优化技巧

通过网格搜索进行超参数调优：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'penalty': ['l1', 'l2']}
grid_search = GridSearchCV(LogisticRegression(), param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
print("最优参数:", grid_search.best_params_)

提升模型泛化能力。