第2章 Python数据分析基础 Python数据分析与应用案例教程-第2章--Python数据分析基础全文共79页，当前为第1页。 Python数据分析基础 本章导读 在Python数据分析中，最常用的是NumPy库和Pandas库。NumPy库是Python的科学计算库，专门用来处理矩阵，其运算效率高。Pandas库是基于NumPy库的数据分析工具，能方便地操作大型数据集。本章只介绍NumPy库和Pandas库的基本功能，更多高级功能将在后续章节中进行介绍。 第2章 Python数据分析与应用案例教程-第2章--Python数据分析基础全文共79页，当前为第2页。 Python数据分析基础 学习目标 第2章 掌握创建NumPy数组的方法。 掌握NumPy中数组索引与切片的使用方法。 了解NumPy中数组运算的方法，以及常用的数学运算函数。 理解Pandas中两种主要的数据结构。 掌握Pandas中选取数据的方法。 掌握Pandas中修改、增加和删除数据的方法。 Python数据分析与应用案例教程-第2章--Python数据分析基础全文共79页，当前为第3页。 Python数据分析

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上一节主要学习了使用matplotlib模块绘制统计图。这一节主要学习使用pandas, seaborn等模块绘制统计图。 使用pandas绘制统计图   pandas模块提供了一个可以作用于序列和数据框的函数plot()，简化了基于序列和数据框中的数据创建图表的过程。plot()函数默认创建折线图，我们可以通过设置参数kind来创建其他类型的图表。   除了使用matplotlib模块创建标准统计图，还可以使用pandas模块可以创建其他类型的统计图，例如六边箱图（hexagonal bin plot）、矩阵散点图、密度图、Andrews曲线图、平行坐标图、延迟图、自相关图和自助抽样图。如果

ggplot简介   ggplot是一个Python绘图包，它基于R语言的ggplot2包和图形语法。ggplot与其他绘图包的关键区别是它的语法将数据与实际绘图明确地分离开来。为了对数据进行可视化表示，ggplot提供了几种基本元素：几何对象、图形属性和标度。除此之外，为了进行更高级的绘图，ggplot还提供一些附加元素：统计变换、坐标系、子窗口和可视化主题。   Python的ggplot库不像R语言的ggplot2库那样成熟，所以它不具备ggplot2的所有功能。也就是说，它没有那么多的几何对象、统计变换和标度，也没有坐标系、注释和增强功能。在与ggplot相关的包进行了升级与修改之后，

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