探索性数据分析（EDA）的数据可视化 | 附代码

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点击下方 卡片 ，关注“ 小白玩转Python ”公众号 数据可视化是探索性数据分析的重要组成部分，因为它有助于分析和可视化数据，以获得对数据分布、变量之间的关系和潜在异常值的启示性见解。 Python 具有丰富的库，可以快速高效地创建可视化。在 Python 中，通常使用以下几种类型的可视化进行探索性数据分析： 柱状图：用于显示不同类别之间的比较。 折线图：用于显示随时间或不同类别的趋势。 饼图：用于显示不同类别的比例或百分比。 直方图：用于显示单个变量的分布。 热图：用于显示不同变量之间的相关性。 散点图：用于显示两个连续变量之间的关系。 箱线图：用于显示变量的分布并识别异常值。 使用Python创建数据可视化的步骤： 理解业务问题：这是第一步，非常重要，因为我们将能够专注于获取正确的可视化。 导入必要的库：导 ………………………………