2017年足球运动员特征分析数据预处理与可视化方法
数据集概览：该数据集包含2017年所有活跃的足球运动员信息，来源于kesci，提供者为Ustinian。分析项目熟悉Python的数据分析方法。
数据预处理：
1. 缺失值处理：使用过滤与补全方法进行缺失信息处理，确保数据完整性。
2. 异常值处理：识别并处理数据中的异常，保证数据准确性。
3. 重复值处理：去除数据中的重复值，优化数据质量。
数据分析与可视化：
针对主要特征，通过Python绘制多种图表分析足球运动员的特征：
1. 条形图 (Bar)：用于展示分类数据的分布情况。
2. 线性图 (Line)：追踪数据的变化趋势。
3. 散点图 (Scatter)：用于分析两个变量之间的关系。
4. 核密度估计图 (KDE)：帮助观察数据分布的密度变化。
文件结构与使用说明：
1. 下载文件并解压，打开“足球运动员的特征分析说明.html”，查看实验过程和数据分析内容。
2. “SoccerAnalysis.py”包含数据分析的完整代码。
3. “FullData.csv”是用于分析的原始数据集。
4. “足球运动员的特征分析.ipynb”为Jupyter Notebook文件，便于进一步分析和代码修改。
文件大小：1.51MB
评论区