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Python在数据分析和机器学习中的应用案例
解析

Python作为一款高效、易学易用的编程语言，近年来在数据分
析和机器学习领域得到了广泛的应用。Python具有强大的科学计
算与数据可视化库，同时搭配开放社区和庞大用户群体，提供了
大量免费的、开源的数据科学资源和工具。本文将介绍一些

Python在数据分析和机器学习领域的实际应用案例。

一、数据分析

1.数据清洗和预处理

数据清洗和预处理是数据分析的基础，Python中pandas库和
numpy库提供了大量的函数用于整理、清洗和处理数据。下面以

一个例子来说明其应用：

假设有一份餐馆订单数据，其中餐桌号、日期、消费金额、人
数等字段，但由于数据采集时可能存在错误，比如有些餐桌号缺

失或者日期填写错误，这时候就需要对数据进行清洗和预处理。

importpandasaspd

importnumpyasnp

df=pd.read_csv('order.csv',encoding='utf8')

#将缺失的日期改为2021-08-01
df['date'].fillna('2021-08-01',inplace=True)

#将餐桌号中的非数字字符替换为空格

value=r'')

通过以上代码，我们先用pandas库读取数据，然后使用fillna()
填补缺失数据，replace()函数将缺失的餐桌号进行替换，使得数据

更清晰、更规范，也更有利于后续的分析。

2.数据可视化

Python中的matplotlib库和seaborn库可以让我们在数据分析中

直观地展示数据。下面以一个例子来说明其应用：

仍以餐馆订单数据为例，现在需要生成一份数据报告，统计每

天的营业额情况。

importmatplotlib.pyplotasplt

df=pd.read_csv('order.csv',encoding='utf8')

df['date']=pd.to_datetime(df['date'])

df.index=df['date']

grouped=df.groupby(pd.Grouper(freq='D')).sum()

plt.plot(grouped.index,grouped['price'])

plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price')

plt.title('DailyRevenueReport')

plt.show()

通过以上代码，我们先将日期进行格式转换，并设置日期为数

据的索引，接着使用groupby()函数分组，统计每天的营业额情况，

最后使用plot()函数进行绘图，呈现每日营业额趋势。

二、机器学习

机器学习在Python中得到了广泛的应用，其中scikit-learn库是
一个开源的机器学习库，提供可用于各种任务的高效工具，该库
包含了各种方法的实现，包括分类、回归、聚类等等。下面以一

个文本分类的例子来说明其应用：

假设有一批新闻文本数据，这些文本属于不同的类别，现在我

们需要根据文本的内容来进行分类。

importpandasaspd

fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer

fromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNB

fromsklearn.metricsimportaccuracy_score

#读取数据

df=pd.read_csv('news.csv',encoding='utf8')
#将新闻内容分词

df['content_cut']=df['content'].apply(lambdax:jieba.cut(x))

df['content_cut']=df['content_cut'].apply(lambdax:''.join(x))

#将文本转换为向量

vectorizer=CountVectorizer()

x_train=vectorizer.fit_transform(df['content_cut'])

#将标签转换为数值

le=LabelEncoder()

y_train=le.fit_transform(df['label'])

#训练模型

clf=MultinomialNB(alpha=0.1)

clf.fit(x_train,y_train)

#预测结果

x_test=['中国和美国达成贸易协议']

x_test=pd.DataFrame(x_test,columns=['content'])

x_test['content_cut']=x_tes