Python数据分析实例精解

本书详细阐述了多个Python数据分析的基本解决方案，主要包括生成汇总统计数据、为探索性数据分析准备数据、在Python中可视化数据、在Python中执行单变量分析、在Python中执行双变量分析、在Python中执行多变量分析、在Python中分析时间序列数据、在Python中分析文本数据、处理异常值和缺失值、在Python中执行自动化探索性数据分析等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。

本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。

"Ayodele是一位拥有近十年经验的数据专家。他的职业生涯让他在战略分析、数据科学和数据管理等各个领域都获得了宝贵的经验。此前，他曾在全球四大财务咨询公司之一担任顾问，成功为客户提供数据驱动的解决方案和见解。目前，他在一家金融服务集团担任领导职务，领导着一个动态数据团队，推动为组织提供支持的分析事业。
除了在专业领域的努力，他还热衷于分享自己的知识和经验。他在LinkedIn上发表了很多富有洞察力的文章，并积极参与数据社区的活动。 "

第1章生成汇总统计数据

1.1技术要求

1.2分析数据集的平均值

1.2.1准备工作

1.2.2实战操作

1.2.3原理解释

1.2.4扩展知识

1.3检查数据集的中位数

1.3.1准备工作

1.3.2实战操作

1.3.3原理解释

1.3.4扩展知识

1.4识别数据集的众数

1.4.1准备工作

1.4.2实战操作

1.4.3原理解释

1.4.4扩展知识

1.5检查数据集的方差

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