python数据分析基础教程课后答案清华大学出版社(python数据分析

强力推荐!非常全的Python学习资料

一、Python基础教程

《图灵程序设计丛书：Python基础教程(第2版 修订版)》包括Python程序设计的方方面面，首先从Python的安装开始，随后介绍了Python的基础知识和基本概念，包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句。然后循序渐进地介绍了一些相对高级的主题，包括抽象、异常、魔法方法、属性、迭代器。此后探讨了如何将Python与数据库、网络、C语言等工具结合使用，从而发挥出Python的强大功能，同时介绍了Python程序测试、打包、发布等知识。结尾，作者结合前面讲述的内容，按照实际项目开发的步骤向读者介绍了几个具有实际意义的Python项目的开发过程。

二、Python编程：从入门到实践

本书是一本针对所有层次的Python读者而作的Python入门书。全书分两部分：首部分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容;第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的Python 2D游戏开发，如何利用数据生成交互式的信息图，以及创建和定制简单的Web应用，并帮读者解决常见编程问题和困惑。

三、利用Python进行数据分析

《利用Python进行数据分析》讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。同时，它也是利用Python进行科学计算的实用指南(专门针对数据密集型应用).《利用Python进行数据分析》重点介绍了用于高效解决各种数据分析问题的Python语言和库。《利用Python进行数据分析》没有阐述如何利用Python实现具体的分析方法。

四、Python核心编程

《Python核心编程(第3版)》是经典畅销图书《Python核心编程(第二版)》的全新升级版本，总共分为3部分。第1部分为讲解了Python的一些通用应用，包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程、数据库编程、Microsoft Office编程、扩展Python等内容。第2部分讲解了与Web开发相关的主题，包括Web客户端和服务器、CGI和WSGI相关的Web编程、Django Web框架、云计算、高级Web服务。第3部分则为一个补充/实验章节，包括文本处理以及一些其他内容。

《Python核心编程(第3版)》适合具有一定经验的Python开发人员阅读。

五、Python数据分析与挖掘实战

本书共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。

以上就是关于Python学习资料的相关分享，希望对大家有所帮助，想要了解更多相关内容，欢迎及时关注本平台!

python数据分析与应用-Python数据分析与应用 PDF 内部全资料版

给大家带来的一篇关于Python数据相关的电子书资源，介绍了关于Python方面的内容，本书是由人民邮电出版社出版，格式为PDF，资源大小281 MB，黄红梅 张良均编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：7.8。

内容介绍

目录

第1章　Python数据分析概述　1

任务1.1　认识数据分析　1

1.1.1　掌握数据分析的概念　2

1.1.2　掌握数据分析的流程　2

1.1.3　了解数据分析应用场景　4

任务1.2　熟悉Python数据分析的工具　5

1.2.1　了解数据分析常用工具　6

1.2.2　了解Python数据分析的优势　7

1.2.3　了解Python数据分析常用类库　7

任务1.3　安装Python的Anaconda发行版　9

1.3.1　了解Python的Anaconda发行版　9

1.3.2　在Windows系统中安装Anaconda　9

1.3.3　在Linux系统中安装Anaconda　12

任务1.4　掌握Jupyter Notebook常用功能　14

1.4.1　掌握Jupyter Notebook的基本功能　14

1.4.2　掌握Jupyter Notebook的高 级功能　16

小结　19

课后习题　19

第2章　NumPy数值计算基础　21

任务2.1　掌握NumPy数组对象ndarray　21

2.1.1　创建数组对象　21

2.1.2　生成随机数　27

2.1.3　通过索引访问数组　29

2.1.4　变换数组的形态　31

任务2.2　掌握NumPy矩阵与通用函数　34

2.2.1　创建NumPy矩阵　34

2.2.2　掌握ufunc函数　37

任务2.3　利用NumPy进行统计分析　41

2.3.1　读/写文件　41

2.3.2　使用函数进行简单的统计分析　44

2.3.3　任务实现　48

小结　50

实训　50

实训1　创建数组并进行运算　50

实训2　创建一个国际象棋的棋盘　50

课后习题　51

第3章　Matplotlib数据可视化基础　52

任务3.1　掌握绘图基础语法与常用参数　52

3.1.1　掌握pyplot基础语法　53

3.1.2　设置pyplot的动态rc参数　56

任务3.2　分析特征间的关系　59

3.2.1　绘制散点图　59

3.2.2　绘制折线图　62

3.2.3　任务实现　65

任务3.3　分析特征内部数据分布与分散状况　68

3.3.1　绘制直方图　68

3.3.2　绘制饼图　70

3.3.3　绘制箱线图　71

3.3.4　任务实现　73

小结　77

实训　78

实训1　分析1996 2015年人口数据特征间的关系　78

实训2　分析1996 2015年人口数据各个特征的分布与分散状况　78

课后习题　79

第4章　pandas统计分析基础　80

任务4.1　读/写不同数据源的数据　80

4.1.1　读/写数据库数据　80

4.1.2　读/写文本文件　83

4.1.3　读/写Excel文件　87

4.1.4　任务实现　88

任务4.2　掌握DataFrame的常用操作　89

4.2.1　查看DataFrame的常用属性　89

4.2.2　查改增删DataFrame数据　91

4.2.3　描述分析DataFrame数据　101

4.2.4　任务实现　104

任务4.3　转换与处理时间序列数据　107

4.3.1　转换字符串时间为标准时间　107

4.3.2　提取时间序列数据信息　109

4.3.3　加减时间数据　110

4.3.4　任务实现　111

任务4.4　使用分组聚合进行组内计算　113

4.4.1　使用groupby方法拆分数据　114

4.4.2　使用agg方法聚合数据　116

4.4.3　使用apply方法聚合数据　119

4.4.4　使用transform方法聚合数据　121

4.4.5　任务实现　121

任务4.5　创建透视表与交叉表　123

4.5.1　使用pivot_table函数创建透视表　123

4.5.2　使用crosstab函数创建交叉表　127

4.5.3　任务实现　128

小结　130

实训　130

实训1　读取并查看P2P网络贷款数据主表的基本信息　130

实训2　提取用户信息更新表和登录信息表的时间信息　130

实训3　使用分组聚合方法进一步分析用户信息更新表和登录信息表　131

实训4　对用户信息更新表和登录信息表进行长宽表转换　131

课后习题　131

第5章　使用pandas进行数据预处理　133

任务5.1　合并数据　133

5.1.1　堆叠合并数据　133

5.1.2　主键合并数据　136

5.1.3　重叠合并数据　139

5.1.4　任务实现　140

任务5.2　清洗数据　141

5.2.1　检测与处理重复值　141

5.2.2　检测与处理缺失值　146

5.2.3　检测与处理异常值　149

5.2.4　任务实现　152

任务5.3　标准化数据　154

5.3.1　离差标准化数据　154

5.3.2　标准差标准化数据　155

5.3.3　小数定标标准化数据　156

5.3.4　任务实现　157

任务5.4　转换数据　158

5.4.1　哑变量处理类别型数据　158

5.4.2　离散化连续型数据　160

5.4.3　任务实现　162

小结　163

实训　164

实训1　插补用户用电量数据缺失值　164

实训2　合并线损、用电量趋势与线路告警数据　164

实训3　标准化建模专家样本数据　164

课后习题　165

第6章　使用scikit-learn构建模型　167

任务6.1　使用sklearn转换器处理数据　167

6.1.1　加载datasets模块中的数据集　167

6.1.2　将数据集划分为训练集和测试集　170

6.1.3　使用sklearn转换器进行数据预处理与降维　172

6.1.4　任务实现　174

任务6.2　构建并评价聚类模型　176

6.2.1　使用sklearn估计器构建聚类模型　176

6.2.2　评价聚类模型　179

6.2.3　任务实现　182

任务6.3　构建并评价分类模型　183

6.3.1　使用sklearn估计器构建分类模型　183

6.3.2　评价分类模型　186

6.3.3　任务实现　188

任务6.4　构建并评价回归模型　190

6.4.1　使用sklearn估计器构建线性回归模型　190

6.4.2　评价回归模型　193

6.4.3　任务实现　194

小结　196

实训　196

实训1　使用sklearn处理wine和wine_quality数据集　196

实训2　构建基于wine数据集的K-Means聚类模型　196

实训3　构建基于wine数据集的SVM分类模型　197

实训4　构建基于wine_quality数据集的回归模型　197

课后习题　198

第7章　航空公司客户价值分析　199

任务7.1　了解航空公司现状与客户价值分析　199

7.1.1　了解航空公司现状　200

7.1.2　认识客户价值分析　201

7.1.3　熟悉航空客户价值分析的步骤与流程　201

任务7.2　预处理航空客户数据　202

7.2.1　处理数据缺失值与异常值　202

7.2.2　构建航空客户价值分析关键特征　202

7.2.3　标准化LRFMC模型的5个特征　206

7.2.4　任务实现　207

任务7.3　使用K-Means算法进行客户分群　209

7.3.1　了解K-Means聚类算法　209

7.3.2　分析聚类结果　210

7.3.3　模型应用　213

7.3.4　任务实现　214

小结　215

实训　215

实训1　处理信用卡数据异常值　215

实训2　构造信用卡客户风险评价关键特征　217

实训3　构建K-Means聚类模型　218

课后习题　218

第8章　财政收入预测分析　220

任务8.1　了解财政收入预测的背景与方法　220

8.1.1　分析财政收入预测背景　220

8.1.2　了解财政收入预测的方法　222

8.1.3　熟悉财政收入预测的步骤与流程　223

任务8.2　分析财政收入数据特征的相关性　223

8.2.1　了解相关性分析　223

8.2.2　分析计算结果　224

8.2.3　任务实现　225

任务8.3　使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征　225

8.3.1　了解Lasso回归方法　226

8.3.2　分析Lasso回归结果　227

8.3.3　任务实现　227

任务8.4　使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型　228

8.4.1　了解灰色预测算法　228

8.4.2　了解SVR算法　229

8.4.3　分析预测结果　232

8.4.4　任务实现　234

小结　236

实训　236

实训1　求取企业所得税各特征间的相关系数　236

实训2　选取企业所得税预测关键特征　237

实训3　构建企业所得税预测模型　237

课后习题　237

第9章　家用热水器用户行为分析与事件识别　239

任务9.1　了解家用热水器用户行为分析的背景与步骤　239

9.1.1　分析家用热水器行业现状　240

9.1.2　了解热水器采集数据基本情况　240

9.1.3　熟悉家用热水器用户行为分析的步骤与流程　241

任务9.2　预处理热水器用户用水数据　242

9.2.1　删除冗余特征　242

9.2.2　划分用水事件　243

9.2.3　确定单次用水事件时长阈值　244

9.2.4　任务实现　246

任务9.3　构建用水行为特征并筛选用水事件　247

9.3.1　构建用水时长与频率特征　248

9.3.2　构建用水量与波动特征　249

9.3.3　筛选候选洗浴事件　250

9.3.4　任务实现　251

任务9.4　构建行为事件分析的BP神经网络模型　255

9.4.1　了解BP神经网络算法原理　255

9.4.2　构建模型　259

9.4.3　评估模型　260

9.4.4　任务实现　260

小结　263

实训　263

实训1　清洗运营商客户数据　263

实训2　筛选客户运营商数据　264

实训3　构建神经网络预测模型　265

课后习题　265

附录A　267

附录B　270

参考文献　295

学习笔记

Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。 Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。 用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等 。 定义 （推荐学习：Python视频教程） 用户可以通过电子邮件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，将 Jupyter Notebook 分享给其他人。 在Jupyter Notebook 中，代码可以实时的生成图像，视频，LaTeX和JavaScript。 使用 数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是Jupyter 格式 。 架构 Jupyter组件 Jupyter包含以下组件： Jupyter Notebook 和 ……

本文实例讲述了Python实现的微信好友数据分析功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 这里主要利用python对个人微信好友进行分析并把结果输出到一个html文档当中，主要用到的python包为 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安装itchat 微信的python sdk，用来获取个人好友关系。获取的代码 如下： import itchatimport pandas as pdfrom pyecharts import Geo, Baritchat.login()friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]def User2dict(User): User_dict = {} User_dict["NickName"] = User["NickName"] if User["NickName"] else "NaN" User_dict["City"] = User["City"] if User["City"] else "NaN" User_dict["Sex"] = User["Sex"] if User["Sex"] else 0 User_dict["Signature"] = User["Signature"] if User["Signature"] else "NaN" ……

基于微信开放的个人号接口python库itchat，实现对微信好友的获取，并对省份、性别、微信签名做数据分析。 效果： 直接上代码，建三个空文本文件stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下载字体simhei.ttf或删除字体要求的代码，就可以直接运行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#绘图时可以显示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#绘图时可以显示中文import jiebaimport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解决编码问题non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #获取好友信息def getFriends():……

Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果示例

本文实例讲述了Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果。分享给大家供大家参考，具体如下： 前面讲述了关于双色球的各种算法，这里将进行下期双色球号码的预测，想想有些小激动啊。 代码中使用了线性回归算法，这个场景使用这个算法，预测效果一般，各位可以考虑使用其他算法尝试结果。 发现之前有很多代码都是重复的工作，为了让代码看的更优雅，定义了函数，去调用，顿时高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#导入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#读取文件d……

以上就是本次介绍的Python数据电子书的全部相关内容，希望我们整理的资源能够帮助到大家，感谢大家对鬼鬼的支持。

注·获取方式：私信（666）

python基础教程

python基础教程：

阶段一：Python开发基础：Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。

阶段二：Python高级编程和数据库开发：Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。

阶段三：前端开发：Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquerybootstrap开发、前端框架VUE开发等。

阶段四：WEB框架开发：Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。

阶段五：爬虫开发：Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。

阶段六：全栈项目实战：Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。

阶段七：数据分析：Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。

阶段八：人工智能：Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、图形识别、无人机开发、无人驾驶等。

入门Python数据分析，请问看什么书籍？

如果你已经决定学习Python数据分析，但是之前没有编程经验，那么，这6本书将会是你的正确选择。

《Python科学计算》

从发行版的安装开始，这本书将科学计算及可视化的常见函数库，如numpy、scipy、sympy、matplotlib、traits、tvtk、mayavi、opencv等等，都进行了较为详细地介绍。由于涉及面太广，可能对于单个函数库来说还不够深入，但是这本书能够让人快速上手，全面了解科学计算所用到的常用函数库。进而在此基础上选择自己需要的函数库进行深入学习，相对来说要容易得多。

《NumPyBeginner's Guide 2nd》/《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）》

面向新手的一本Numpy入门指南。整本书可谓是短小精干，条理清晰，将Numpy的基础内容讲得清清楚楚明明白白。此书的作者还写过一本《NumPyCookbook》/《NumPy攻略：Python科学计算与数据分析》，但这本书相比于前者，就显得结构有些杂乱，内容上也有些不上不下，如果要看的话，建议看完第一本再来看这本。在这里还想顺便吐槽一下这两本书的中文书名翻译。为了能够多卖几本，出版社也是蛮拼的，想方设法都要跟数据分析几个字挂上钩，就好像现在某些书总要扯上云和大数据一样。此外，还有一本《LearningSciPy for Numerical and Scientific Computing》的书，可以作为SciPy的入门教程来学习（似乎还没出中文版）。

《Pythonfor Data Analysis》/《利用Python进行数据分析》

这本书也是从numpy讲起，侧重于数据分析的各个流程，包括数据的存取、规整、可视化等等。此外，本书还涉及了pandas这个库，有兴趣的可以看看。

《MachineLearning in Action》/《机器学习实战》

Python机器学习的白盒入门教程，着重于讲解机器学习的各类常用算法，以及如何用Python来实现它们。这是一本教你如何造轮子的书，但是造出来的轮子似乎也不怎么好用就是了。不过，对于立志要造汽车的人们来说，了解一下轮子的结构和原理，还是十分必要的。此外，打算阅读此书之前，如果各位的高数线代概率论都忘得差不多了的话，还是先补一补比较好。

《BuildingMachine Learning Systems with Python》/《机器学习系统设计》

Python机器学习的黑盒入门教程。如果说上一本书是教你如何组装轮子的话，这本书就是直接告诉你怎么把轮子转起来以及如何才能转得更好。至于轮子为什么能转起来，请参阅上一本书。另外，可以配合《Learning scikit-learn:Machine Learning in Python》这本书来阅读（暂无中文版）。这本书是针对Python的机器学习库scikit-learn进行专门讲解的一本书，100页左右，可以作为官方文档的拓展读物。

《Pythonfor Finance》

教你用Python处理金融数据的一本书，应该是中国人写的，Packt出版，不过似乎现在还没有中文版。比起前面几本书，这本书专业性要强一些，侧重于金融数据分析。这本书我还没怎么看，也写不出什么更详细的介绍。之所以把它列出来，是因为在查资料的时候发现，O'Reilly年底似乎也准备出一本《Python for Finance》。看来Python真的是越来越火了。

python数据分析模块：numpy、pandas全解

一维数组情况：

二维数组情况：

3参数情况：

2参数情况：

1参数情况：

一维情况：

二维情况：

一维情况：

二维情况：

一维情况：

二维情况：第三个参数指定维度

只查看行数、或者列数

逗号隔开两个索引

某些行

某些列

可以看出append()函数在二维数组中添加元素，结果转为了一维数组。

那怎么保持二维数组呢？可以设置axis参数按行或者按列添加

可以看出先把二维数组降成了一维数组，再在索引为1的位置添加元素。

那么怎么保持在二维添加元素呢？ 同样设置axis参数

也分按行和按列删除

标记缺失值： isnan()函数

补充缺失值：

同样axis参数可以指定拼接按行还是按列

2. hstack()函数：以水平堆叠的方式拼接数组

3. vstack()函数：以垂直堆叠的方式拼接数组

第二个参数还可以是数组，指定拆分的位置

hsplit()函数：横向拆成几个数组

vsplit()函数：纵向拆成几个数组

数组与数组之间的运算

数组与数值的运算

可以指定整个数组求和，还是按行或者按列

axis=0：每一列的元素求和

axis=1：每一行的元素求和

axis=0：每一列求均值

axis=1：每一行求均值

axis=0：每一列求最大值

axis=1：每一行求最大值

pandas有两个重要的数据结构对象：Series和DataFrame。

Series是创建一个一维数组对象，会自动生成行标签。

会自动生成行列标签

也可以用字典形式生成数据

在用字典生成数据的基础上，同时指定行标签

例如对下表的数据进行读取

4月是第四个表，我们应把sheet_name参数指定为3；因为索引是从0开始的。

可以看出read_excel()函数自动创建了一个DataFrame对象，同时自动把第一行数据当做列标签。

可以看出不给出header参数时，该参数默认为0。

header=1时结果如下：

header=None时结果如下：

index_col=0时，第0列为列标签

index_col=0时

usecols=[2]：指定第二列

指定多列

数据如下：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-j1SHxY8y-1637655972909)(C:Users14051AppDataRoamingTypora ypora-user-imagesimage-20211114192949607.png)]

nrows=3时

head()函数中参数为空默认前5行

指定head(3)时如下

numpy模块也是shape

查看特定列的书库类型

特定列数据类型转换

先查看一下所有数据

与单行相比，结果显示的格式不一样了

iloc()挑选：

或者给出区间

挑选数据要么标签，要么索引挑选

或者

或者写成区间

标签挑选

或者索引挑选

先查看一下数据

或者用字典一对一修改

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-a6QKIoie-1637655972912)(C:Users14051AppDataRoamingTypora ypora-user-imagesimage-20211123110431201.png)]

isin()函数查看表中是否有该值

查看特定列是否有该值

可以看出上述代码并没有替换，那怎么替换呢？

末尾插入一列

指定插入到哪列

axis参数可以指定删除行还是删除列

指定标签删除

指定索引删除

方法三

指定行标签删除

指定索引删除

方法三：

先查看所有数据

info()函数查看数据类型，还可以查看是否有缺失值

isnull()函数查看是否有缺失值

在numpy模块中用isnan()函数

删除有缺失值的行

删除整行都为缺失值的行： 需要指定how参数

不同列的缺失值设置不同的填充值

默认保留第一个重复值所在的行，删除其他重复值所在的行

保留第一个重复值所在的行

保留最后一个重复值所在的行

是重复的就删除

降序如下

参数指定first时，表示在数据有重复值时，越先出现的数据排名越靠前

获取产品为单肩包的行数据

获取数量60的行数据

获取产品为单肩包 且 数量60 的行数据

获取产品为单肩包 或 数量60 的行数据

stack()函数转换成树形结构

how参数指定外连接

on参数指定按哪一列合并

concat()函数采用 全连接 的方式，没有的数设置为缺失值

重置行标签

效果与concat()一样

末尾添加行元素

指定列求和

指定列求均值

指定列求最值

获取单列的

corr()函数获取相关系数

获取指定列与其他列的相关系数

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-46g9qgQw-1637655972913)(C:Users14051AppDataRoamingTypora ypora-user-imagesimage-20211123135643804.png)]

groupby()函数返回的是一个DataFrameBy对象，该对象包含分组后的数据，但是不能直观地显示出来。

分组后获取指定列的汇总情况

获取多列的汇总情况

获取多列的情况

ta = pd.read_excel(‘相关性分析.xlsx’)

print(data)

corr()函数获取相关系数

获取指定列与其他列的相关系数

[外链图片转存中…(img-46g9qgQw-1637655972913)]

groupby()函数返回的是一个DataFrameBy对象，该对象包含分组后的数据，但是不能直观地显示出来。

分组后获取指定列的汇总情况

获取多列的汇总情况

获取多列的情况