數(shù)據(jù)集。?統(tǒng)計計算結(jié)果后，可以通過數(shù)據(jù)清洗、缺失處理、噪聲消除等操作進(jìn)一步提取有價值的數(shù)據(jù)集。?而且 Pandas 也有大量的內(nèi)置庫和一些標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)模型，特別是對于非常高效快速的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。比如處理幾千萬行的CVS數(shù)據(jù)，用字典處理大約需要2分鐘，而pandas需要不到10秒，而且代碼行數(shù)更少。在掌握和學(xué)習(xí)如何使用這些數(shù)據(jù)分析庫之后，Python 將成為當(dāng)前市場上大數(shù)據(jù)分析的首選。除了這些庫之外，Python還有各種包資源，比如人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

數(shù)據(jù)可視化操作 ? ??

數(shù)據(jù)可視化的主要目的是以圖形方式清晰有效地傳達(dá)信息。關(guān)鍵方面和功能的直觀交流使您能