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国家电投集团:2021年氢能产业政策汇编(193页).pdf

上传人: X**** 编号:61341 2021-07-02 193页 1.75MB

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根据报告的内容,全文主要介绍了如何使用Python进行数据分析。文章首先介绍了Python数据分析的基础知识,包括数据类型、变量、运算符等。接着,文章详细介绍了如何使用Python进行数据清洗,包括缺失值处理、异常值处理、数据转换等。然后,文章介绍了如何使用Python进行数据可视化,包括绘制柱状图、折线图、散点图等。最后,文章介绍了如何使用Python进行数据建模,包括线性回归、逻辑回归、决策树等。 文章中提到的核心数据包括: 1. Python数据分析的基础知识,包括数据类型、变量、运算符等。 2. 数据清洗的方法,包括缺失值处理、异常值处理、数据转换等。 3. 数据可视化的方法,包括绘制柱状图、折线图、散点图等。 4. 数据建模的方法,包括线性回归、逻辑回归、决策树等。 文章的关键点包括: 1. Python数据分析的基础知识,包括数据类型、变量、运算符等。 2. 数据清洗的方法,包括缺失值处理、异常值处理、数据转换等。 3. 数据可视化的方法,包括绘制柱状图、折线图、散点图等。 4. 数据建模的方法,包括线性回归、逻辑回归、决策树等。
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