以Python为基础进行数据分析，Matplotlib存在不够美观、静态性、不易分享等缺点，限制了Python在数据可视化中的发展。为了解决这个问题，新型的动态可视化开源模块Plotly应运而生。由于Plotly具有动态、美观、易用、种类丰富等特性。项目案例包括泰坦尼克号数据、鸢尾花数据、航班数据、金融类数据进行可视化图表分析，可以快速让大家如何掌握项目中的数据分析如何处理。项目实战内容：泰坦尼克号数据、鸢尾花数据、航班数据、金融类数据
2021-10-10 20:32:58
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在进行python数据分析的时候，首先要进行数据预处理。
有时候不得不处理一些非数值类别的数据，嗯， 今天要说的就是面对这些数据该如何处理。
目前了解到的大概有三种方法：
1，通过LabelEncoder来进行快速的转换；
2，通过mapping方式，将类别映射为数值。不过这种方法适用范围有限；
3，通过get_dummies方法来转换。
import pandas as pd
from io import StringIO
csv_data = '''A,B,C,D
1,2,3,4
5,6,,8
0,11,12,'''
df = pd.read_csv(StringIO(csv_data)
2021-10-09 22:13:53
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2021-10-08 10:34:10
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2021-10-06 22:50:54
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2021-10-02 10:08:47
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