如何在仙桃黄 shutil 中实现数据分析与可视化的集成?
1. 导入必要的库
import shutil
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
2. 获取数据
# 假设数据文件位于当前目录
data_path = os.path.join(os.getcwd(), "data.csv")
# 读取数据
data = pd.read_csv(data_path)
3. 数据预处理
# 标准化数据
data["value"] = (data["value"] - data["value"].mean()) / (data["value"].std())
# 移除异常值
data.dropna(inplace=True)
4. 数据分析
# 计算数据统计信息
stats = data.describe()
# 创建图表
plt.bar(stats["index"], stats["value"])
plt.xlabel("数据类别")
plt.ylabel("数据值")
plt.title("数据统计信息")
plt.show()
# 统计相关变量之间的关系
corr = data.corr().corr().abs()
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.heatmap(corr, annot=True)
plt.title("数据相关性")
plt.show()
5. 可视化
# 将分析结果可视化
plt.scatter(data["x_value"], data["y_value"])
plt.xlabel("x 值")
plt.ylabel("y 值")
plt.title("数据可视化")
plt.show()
6. 保存结果
# 将分析结果保存为 CSV 文件
data.to_csv("analysis_result.csv", index=False)
注意:
-
os.getcwd()
获取当前目录路径。 -
pd.read_csv()
函数可以根据文件路径自动识别数据类型。 - 可以根据需要修改数据分析和可视化的参数。