Изучение данных в аналитике данных – это процесс анализа и понимания набора данных, с целью получения информации, выявления паттернов, трендов и аномалий, а также подготовки данных для дальнейшего анализа и принятия решений. Этот этап играет важную роль в аналитике данных, так как от качества изучения данных зависит точность и достоверность результатов анализа.
При изучении данных из документа CSV можно использовать различные методы и функции для получения информации о структуре и содержимом данных. Вот несколько примеров кода с использованием библиотеки pandas:
import pandas as pd
# Загрузка CSV-файла
df = pd.read_csv('file.csv')
# Вывод первых 5 строк
print(df.head())
# Информация о данных
print(df.info())
# Статистические метрики
print(df.describe())
# Уникальные значения в столбце
unique_values = df['column'].unique()
print(unique_values)
# Подсчет количества записей по категориям
count_by_category = df['category_column'].value_counts()
print(count_by_category)
Этот код подсчитывает количество записей, относящихся к каждой категории, в определенном столбце DataFrame.