写一份简短的python的实验报告,要有实验原理

### 实验报告:Python数据分析基础 #### 一、实验目的 掌握如何使用Python对数据文件进行读取、处理及可视化。 #### 二、实验环境 - 操作系统:Windows 10/Linux/MacOS - 软件工具:Python 3.x + Jupyter Notebook - 使用到的主要库: - pandas(用于数据操作) - matplotlib/seaborn(用于数据可视化) #### 三、实验原理 **Pandas**: Pandas是一款功能强大的开源数据分析和处理工具包,能够将CSV、Excel等格式的数据快速加载并转换成DataFrame结构。通过索引、过滤、分组等方式完成高效的数据清洗与预处理任务。 **Matplotlib/Seaborn**: Matplotlib是最流行的Python二维绘图库之一;而基于它构建的Seaborn则进一步简化了统计图表制作流程,两者均可生成直观清晰的图像帮助理解数据特征及其潜在规律。 以下是简单的案例说明: 假设我们有一份学生的成绩表包含姓名、科目以及分数三个字段内容存储于csv文本文件student_scores.csv当中。我们的目标是从这份表格里提取有用信息如最高分最低分平均值等等同时还要把各个科目的得分情况做成柱状图展示出来便于比较分析。 #### 四、实验步骤 1. 导入必要的模块; 2. 加载本地保存的成绩记录数据集; 3. 对获取到的数据做一些基本探索例如查看前几行是否有缺失值等问题存在; 4. 根据需求计算每门课总均分等指标; 5. 最后调用相应函数创建条形图呈现结果。 ```python import pandas as pd import seaborn as sns sns.set() # 设置样式 data = pd.read_csv("student_scores.csv") print(data.head()) # 统计描述 descriptive_stats = data.describe() # 计算各科平均分 average_scores = data.mean(axis=0) plt.bar(average_scores.index, average_scores.values) plt.xlabel('Subjects') plt.ylabel('Average Scores') plt.title('Average Student Performance by Subject') plt.show() ``` 以上就是本次试验的大致过程概述啦~

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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