题库试卷

国开电大《大数据分析与挖掘技术》形考任务2参考答案解析

来源：百年教育职业培训中心　更新时间：2023-06-12 08:57:16

国开电大《大数据分析与挖掘技术》形考任务2参考答案解析在国开电大《大数据分析与挖掘技术》课程的形考任务2中，学生需要完成两个任务：使用Python实现数据清洗和处理，并使用Python实现数据可视化。

在国开电大《大数据分析与挖掘技术》课程的形考任务2中，学生需要完成两个任务：使用Python实现数据清洗和处理，并使用Python实现数据可视化。下面将对这两个任务的参考答案进行解析。

一、数据清洗和处理

任务描述：使用Python对给定的数据集进行清洗和处理，包括去除重复数据、去除空值、去除异常值等。

参考答案：

首先，导入需要使用的库：

import pandas as pd
import numpy as np

然后，读取数据集并查看数据：

data = pd.read_csv('data.csv')
print(data.head())

接下来，对数据进行清洗和处理：

1. 去除重复数据

data.drop_duplicates(inplace=True)

%1. 去除空值

data.dropna(inplace=True)

%1. 去除异常值

data = data[(data['age'] >= 0) & (data['age'] <= 100)]

最后，保存清洗后的数据集：

data.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)

二、数据可视化

任务描述：使用Python对清洗后的数据集进行可视化，展示数据的分布和关系。

参考答案：

首先，导入需要使用的库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

然后，读取清洗后的数据集并查看数据：

data = pd.read_csv('cleaned_data.csv')
print(data.head())

接下来，使用Seaborn库绘制散点图展示年龄和收入的关系：

sns.scatterplot(x='age', y='income', data=data)
plt.title('Age vs. Income')
plt.show()

使用Seaborn库绘制直方图展示年龄的分布：

sns.histplot(x='age', data=data, bins=20)
plt.title('Age Distribution')
plt.show()

最后，使用Seaborn库绘制箱线图展示不同年龄段的收入分布：

sns.boxplot(x='age_group', y='income', data=data)
plt.title('Income by Age Group')
plt.show()

其中，年龄段可以通过以下代码生成：

data['age_group'] = pd.cut(data['age'], bins=[0, 18, 25, 35, 50, 100], labels=['<18', '18-25', '25-35', '35-50', '50+'])

通过以上代码，我们可以清洗和处理数据，并使用Python进行数据可视化，展示数据的分布和关系，从而更好地理解和分析数据。

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