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。