How to: Python für Datenanalyse einsetzen

Dieses Tutorial bietet eine detaillierte Anleitung, wie du Python für die Datenanalyse nutzen kannst. Es deckt die wichtigsten Schritte ab, von der Vorbereitung der Umgebung bis zur Visualisierung der Daten.

1. Vorbereitung der Umgebung

Schritt 1: Installation von Python und erforderlichen Bibliotheken

1. Python installieren: Besuche die offizielle Python-Website und lade die neueste Version herunter.
2. Bibliotheken installieren: Installiere die wichtigsten Bibliotheken für die Datenanalyse:bashpip install pandas numpy matplotlib seaborn scipy
   

Schritt 2: Verständnis der wichtigsten Bibliotheken

• Pandas: Wird für die Datenmanipulation und -analyse verwendet. Es bietet DataFrames, die strukturierte Daten effizient verwalten.
• NumPy: Für numerische Berechnungen und effiziente Array-Operationen.
• Matplotlib und Seaborn: Für die Visualisierung von Daten.

2. Laden und Untersuchen des Datensatzes

Schritt 3: Laden des Datensatzes

1. Datensatz laden: Verwende Pandas, um einen CSV-Datensatz zu laden:
   import pandas as pd
df = pd.read_csv('datensatz.csv')
   
2. Erste Informationen anzeigen: Zeige die ersten Zeilen des Datensatzes:
   print(df.head())
   

Schritt 4: Grundlegende Informationen über den Datensatz

1. Übersicht über den Datensatz: Verwende die info()-Methode, um Informationen über den Datensatz zu erhalten:
   df.info()
   
2. Zusammenfassende Statistiken: Zeige zusammenfassende Statistiken wie Mittelwert, Median und Standardabweichung:
   df.describe()
   

3. Datenbereinigung und -vorbereitung

Schritt 5: Umgang mit fehlenden Werten

1. Fehlende Werte erkennen: Finde fehlende Werte im Datensatz:
   print(df.isnull().sum())
   
2. Fehlende Werte ersetzen oder entfernen: Entscheide, ob du fehlende Werte ersetzen oder entfernen möchtest:
   # Ersetzen durch den Mittelwert
df['spalte'].fillna(df['spalte'].mean(), inplace=True)
# Entfernen
df.dropna(inplace=True)
   

4. Datenvisualisierung

Schritt 6: Visualisierung der Daten

1. Histogramm erstellen: Visualisiere die Verteilung einer Spalte mit einem Histogramm:
   import matplotlib.pyplot as plt
df['spalte'].hist()
plt.show()
   
2. Boxplot erstellen: Zeige die Verteilung mehrerer Spalten mit einem Boxplot:
   import seaborn as sns
sns.boxplot(data=df[['spalte1', 'spalte2']])
plt.show()
   

5. Datenanalyse und -exploration

Schritt 7: Korrelationsanalyse

1. Korrelationsmatrix erstellen: Berechne die Korrelation zwischen Spalten:
   corr_matrix = df.corr()
print(corr_matrix)
   
2. Korrelation visualisieren: Nutze Seaborn, um die Korrelationen als Heatmap darzustellen:
   sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', square=True)
plt.show()