数据分析是学习和深入机器学习算法之前必须掌握的重要部分，因为它是探索数据以获得更好理解的过程。数据分析是任何数据科学或机器学习项目的核心部分，几乎占据了整个项目生命周期的70%到80%的时间。数据分析是一个非常广泛的领域，包含了不同的技术和方法，如数据清洗、预处理、可视化、转换、编码等。本教程将学习基本的数据分析，这将增强对数据分析的信心，并帮助开始使用Python学习数据技术的旅程。
将使用一个简单的天气数据集，这是一个时间序列数据集，记录了2012年不同日期每小时的温度、湿度、风速等。数据集可以在Kaggle上简单地访问或下载。数据集包含8784行和8列，其中最后一列根据记录的不同气候条件说明天气状况。可以在下面的截图中观察数据集的基本概览。
有数据集，并打开Jupyter Notebook，或者也可以在Kaggle上创建一个笔记本。第一步是导入必要的库并将数据集加载到笔记本中。Pandas是Python中流行的数据预处理库，它帮助使用内置函数分析和操作数据。
import pandas as pdimport numpy as np# 加载数据data = pd.read_csv("/kaggle/input/weather-data-set-for-beginners/1. Weather Data.csv")data.head()
1. 形状 - 形状是PythonPandas的属性或属性，存储行数和列数作为元组。如果在数据上使用形状属性，它将显示8784行和8列作为元组。
data.shape
2. 数据类型 - Pandas用于打印DataFrame中每列的数据类型，该属性也可以应用于单列。
3. 唯一 - 此函数显示给定列中所有唯一值的列表。
data['Weather'].unique()
4. n唯一 - 它是一个函数，显示数据框架中存在的几个唯一值。该函数可以应用于单列，也可以一次应用于完整数据。
data.nunique()
5. 计数 - 计数函数显示特定列中存在的非空值的总数。可以在完整数据和单列上使用该函数。
data.count()
6. 值计数 - 该函数显示任何列中所有唯一值的计数。一次只能对单列使用该函数。
data['Weather'].value_counts()
7. 信息 - 下面的功能用于获取有关数据集的基本信息。
data.info()
8. 描述 - 它是一个函数，结果为数据集中存在的数值变量的基本信息，如计数、最小值、最大值、标准差、平均值等。简而言之，描述函数用于获取数据的统计摘要。
data.describe()
数据分析的主要工作在这里，使用一些查询，必须找到给定问题的解决方案，将练习一些基本和重要的数据分析问题，包括过滤、聚合和检索数据。记住一点，解决问题有多种方法，根据简单性或性能，可以选择任何解决方案。
问题1) 查找所有天气完全晴朗的记录？
问题2) 查找风速恰好为4公里/小时的次数？
问题3) 检查数据集中是否有任何NULL值？
问题4) 将Weather列重命名为Weather_Condition？
问题5) 给定数据集的平均能见度是多少？
问题6) 查找风速大于24且能见度等于25的记录数？
问题7) 每种天气条件下每列的平均值是多少？
问题8) 查找所有天气晴朗且相对湿度大于50或能见度高于40的实例？
问题9) 查找包含雪的天气条件的数量？
数据分析是一个持续的过程，代表如何深入和更好地向客户展示分析，以便用于推动业务决策的洞察是可以理解的。让以本文学到的一些关键收获来结束本文。
使用逻辑运算符的数据分析根据某些条件过滤数据，并检索对定义条件为真的数据。
统计技术，如平均值、中位数、标准差和方差，代表了很多关于数据分布的信息。
始终使用最佳插补技术处理NULL值，如果数据集较小或数据集中有更多NULL值，尽量不要删除它们。
数据分析是一个持续的过程，涉及不同的技术，阅读本文后，建议阅读这篇文章，以继续数据分析之旅，并学习如何使用更好的可视化图表和图形分析数据，使数据分析和数据表示步骤变得简单和流畅。