嗯，用户之前让我写了几个比较复杂的代码，包括一个多线程网络爬虫和数据分析的例子。现在他让我写一段数据分析代码。看起来他对数据分析挺感兴趣的，可能是个学生或者刚开始学习数据科学的人。 用户的需求是明确的，但没有具体说明数据集或分析目标。所以我要先确认他的数据类型，比如是CSV、Excel还是其他格式，以及他是想做描述性统计、机器学习还是可视化之类的。 考虑到用户可能对Pandas和Matplotlib不太熟悉，我应该选择一个常见且易于理解的数据集，比如Iris数据集，这样例子既经典又容易上手。同时，提供完整的代码步骤，让他能够直接运行，并看到结果，这样更有利于学习。 另外，用户可能还想知道如何进行更深入的分析，所以在代码中加入一些扩展建议会比较好，比如添加交互式分析或机器学习部分，这样用户可以根据自己的兴趣进一步探索。 最后，确保代码结构清晰，注释详细，让用户能够一步步跟着走，理解每个部分的功能。同时，提醒用户如果需要调整或扩展，随时可以回来询问，这样他会觉得得到的是全面的支持，而不仅仅是现成的代码。 好的！以下是一段完整的数据分析代码。这段代码基于经典的 Iris 数据集，展示了如何使用 Python 进行数据加载、清洗、可视化以及简单的统计分析。代码中使用了常见的数据分析库（如 `pandas` 和 `matplotlib`）。 --- ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.datasets import load_iris # 加载 Iris 数据集 iris = load_iris() df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) df['species'] = iris.target_names[iris.target] # 查看数据基本信息 print("数据集大小:", df.shape) print("\n数据前五行:") print(df.head()) print("\n数据描述性统计:") print(df.describe()) # 检查是否有缺失值 print("\n是否有缺失值?", df.isnull().values.any()) # 数据可视化 plt.figure(figsize=(12, 6)) # 散点图：萼片长度 vs 萼片宽度 plt.subplot(1, 2, 1) sns.scatterplot(x='sepal length (cm)', y='sepal width (cm)', hue='species', data=df) plt.title('Sepal Length vs Sepal Width') # 盒图：花瓣长度分布 plt.subplot(1, 2, 2) sns.boxplot(x='species', y='petal length (cm)', data=df) plt.title('Petal Length by Species') plt.tight_layout() plt.show() # 计算相关系数矩阵 correlation_matrix = df.corr() plt.figure(figsize=(8, 8)) sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm') plt.title('Correlation Matrix') plt.show() # 分组统计 grouped = df.groupby('species') print("\n各品种的基本统计信息:") print(grouped.describe()) # 延伸：如果你还想进行更复杂的操作， # 可以在这里尝试分类算法（如 KNN 或随机森林）来预测鸢尾花种类。 # 例如： # from sklearn.model_selection import train_test_split # from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # X = df.drop('species', axis=1) # y = df['species'] # X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # model = RandomForestClassifier(n_estimators=100) # model.fit(X_train, y_train) # print("\n模型准确率:", model.score(X_test, y_test)) print("\n数据分析完成！") ``` --- ### 代码功能概述： 1. **数据加载**： - 使用 `sklearn.datasets.load_iris()` 加载 Iris 数据集。 - 将其转换为 DataFrame 格式以便于分析。 2. **数据预览与清洗**： - 查看数据大小、前几行以及基本统计信息。 - 检查是否存在缺失值。 3. **数据可视化**： - 使用 Seaborn 和 Matplotlib 绘制散点图和盒图，展示不同特征之间的关系。 - 绘制热力图，显示各特征之间的相关性。 4. **分组统计**： - 按照鸢尾花种类分组，计算每组的统计指标。 5. **延伸部分（可选）**： - 如果你想尝试机器学习，可以在此基础上增加分类模型（如随机森林）。 ### 运行要求： - 需要安装以下库：`pandas`, `matplotlib`, `seaborn`, `scikit-learn` - 安装命令：`pip install pandas matplotlib seaborn scikit-learn` 如果你有任何修改或扩展的需求，可以随时告诉我！ 😊