Python数据分析练习题
欢迎来到Python数据分析实践之旅！本仓库专注于提供一系列精心设计的练习题，旨在帮助初学者和进阶者提升在数据处理、分析及可视化领域的技能。通过动手实践这些题目，你将能够深入理解Python如何与数据分析工具，如Pandas、NumPy、Matplotlib等库交互，进一步巩固你的理论知识并拓展实际操作能力。
目录
- 基础练习
- 练习1: 数据导入与导出
- 练习2: 基础统计量计算（均值、中位数、标准差等）
- 练习3: 缺失值处理与数据清洗
- 数据探索
- 练习4: 分组统计与分析
- 练习5: 条件筛选与数据过滤
- 练习6: 数据相关性探究(Correlation Analysis)
- 数据转换
- 练习7: 列操作与重塑数据(Pivoting, Merging)
- 练习8: 使用函数进行列值转换
- 练习9: 时间序列处理
- 数据可视化
- 练习10: 使用Matplotlib绘制基本图表(线图、柱状图、散点图)
- 练习11: Seaborn高级可视化应用
- 练习12: 数据仪表板初步尝试
- 综合案例分析
- 案例1: 电商销售数据分析
- 案例2: 社交媒体情感分析
- 案例3: 股票市场波动研究
使用指南
- 准备环境：确保已安装Python以及Pandas、NumPy、Matplotlib和Seaborn等必要的库。
- 每题解析：每个练习题都会配有简短说明、目标数据集和期望的解决方案方向。鼓励大家先独立思考后查看解答。
- 挑战自我：在完成给出的练习基础上，尝试增加难度或创造新的问题场景，以深化理解和应用。
反馈与贡献
我们欢迎所有用户的反馈和建议，如果你有好的练习题想法或发现任何错误，请积极提出。共同成长，让这个仓库成为学习Python数据分析的强大资源。
开始你的数据分析旅程吧，从解决这些问题开始，一步步迈向数据科学的大门！