【亲测免费】 Python for Data Analysis 项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

python-for-data-analysis/
├── data/
│   ├── external/
│   ├── interim/
│   ├── processed/
│   └── raw/
├── notebooks/
│   ├── 0.1-initial-data-exploration.ipynb
│   ├── 1.0-data-cleaning.ipynb
│   └── 2.0-feature-engineering.ipynb
├── src/
│   ├── data/
│   │   ├── make_dataset.py
│   │   └── clean_data.py
│   ├── features/
│   │   └── build_features.py
│   ├── models/
│   │   ├── train_model.py
│   │   └── predict_model.py
│   └── visualization/
│       └── visualize.py
├── .gitignore
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构介绍

• data/: 存储数据文件，分为四个子目录：

  • external/: 外部数据。
  • interim/: 中间处理数据。
  • processed/: 处理完成的数据。
  • raw/: 原始数据。

• notebooks/: Jupyter Notebook 文件，用于数据探索、清洗和特征工程。

• src/: 源代码目录，包含数据处理、特征构建、模型训练和可视化等子目录。

• .gitignore: Git 忽略文件配置。

• README.md: 项目说明文档。

• requirements.txt: 项目依赖包列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件位于 src/ 目录下，主要包括以下几个文件：

• make_dataset.py: 用于生成数据集。
• clean_data.py: 用于清洗数据。
• build_features.py: 用于构建特征。
• train_model.py: 用于训练模型。
• predict_model.py: 用于预测模型。
• visualize.py: 用于数据可视化。

启动文件介绍

• make_dataset.py: 该文件负责从原始数据生成可用于分析的数据集。
• clean_data.py: 该文件负责清洗数据，去除无效和缺失值。
• build_features.py: 该文件负责构建特征，为模型训练做准备。
• train_model.py: 该文件负责训练模型，使用清洗和构建好的数据。
• predict_model.py: 该文件负责使用训练好的模型进行预测。
• visualize.py: 该文件负责数据可视化，帮助理解数据和模型结果。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要包括以下几个：

• .gitignore: 用于配置 Git 忽略的文件和目录。
• requirements.txt: 用于列出项目所需的 Python 包及其版本。

配置文件介绍

• .gitignore: 该文件定义了哪些文件和目录不应该被 Git 跟踪，例如临时文件、缓存文件等。
• requirements.txt: 该文件列出了项目运行所需的 Python 包及其版本，方便环境配置和依赖管理。

通过以上介绍，您可以更好地理解和使用 python-for-data-analysis 项目。