如何在仙桃黄 shutil 中实现数据分析与可视化的集成?

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。
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