Python-Datenanalyse

Einführung

Stellen Sie sich eine Szene im zauberhaften Königreich Eis und Schnee vor, in der eine begeisterte Eisbildhauerin, Elsa, versucht, die prächtigsten Eisbilder zu schaffen. Ihr Erfolg hängt von der genauen Analyse verschiedener Formen, Texturen und Strukturen des Eises ab.

In diesem Lab werden Sie die Rolle eines Datenanalytikers übernehmen und mit Elsa zusammenarbeiten, um Daten zu verschiedenen Arten von Eisstrukturen zu analysieren und zu visualisieren, was ihr letztendlich helfen wird, atemberaubende Skulpturen zu schaffen.

Datenaufzeichnung und -aufbereitung

In diesem Schritt beginnen Sie, Daten über verschiedene Formen und Texturen des Eises zu sammeln. Anschließend bereiten Sie die Daten für die Analyse vor.

Öffnen Sie ein Python-Skript namens data_preparation.py im Verzeichnis ~/project und fügen Sie den folgenden Code hinzu, um die Daten zu lesen und zu bereiten:

## data_preparation.py
import pandas as pd

## Lese die CSV-Datei
ice_data = pd.read_csv('/home/labex/project/ice_data.csv')

## Zeige die Daten an
print(ice_data)

Führen Sie das Skript aus:

python data_preparation.py

Die folgende Information sollte auf Ihrem Terminal angezeigt werden:

      Type Texture  Temperature
0   Frosty   Rough            5
1    Clear  Smooth          -10
2  Crystal   Shiny           -3

Datenanalyse und Visualisierung

In diesem Schritt werden Sie Datenanalyse durchführen und auf der Grundlage der vorbereiteten Daten Visualisierungen erstellen.

1. Öffnen Sie ein neues Python-Skript namens visualization.py im Verzeichnis ~/project und fügen Sie den folgenden Code hinzu, um die Eisdaten zu analysieren und zu visualisieren:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

## Lese die CSV-Datei in ein DataFrame
ice_data = pd.read_csv('/home/labex/project/ice_data.csv')

## Visualisiere die Temperaturverteilung
plt.hist(ice_data['Temperature'], bins=3, color='skyblue', edgecolor='black')
plt.title('Ice Temperature Distribution')
plt.xlabel('Temperature')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()
plt.savefig('/home/labex/project/temperature_distribution.png')

2. Führen Sie das Skript visualization.py mit dem folgenden Befehl aus:

python ~/project/visualization.py

Nachdem Sie das Skript ausgeführt haben, werden Sie ein Bild namens temperature_distribution.png sehen. Sie können auf das Bild klicken, um das Visualdiagramm anzuzeigen.

Zusammenfassung

In diesem Lab haben Sie Python für die Datenanalyse und -visualisierung eingesetzt, um Elsa bei ihrer Suche nach atemberaubenden Eisbildwerken zu unterstützen. Sie haben Daten zu verschiedenen Arten von Eisstrukturen gesammelt, vorbereitet, analysiert und visualisiert. Dies hat Ihnen die Fähigkeiten vermittelt, Daten effektiv zu analysieren und darzustellen und eine solide Grundlage für weitere Erkundungen auf dem Gebiet der Datenanalyse mit Python gelegt.