python数据分析

【数据分析案例】深度分析超市零售商店数据--Python数据分析实战

前言咳咳，又是好久不见~这不高考已经结束了对python感兴趣的准大学生们，是打算好好玩几个月还是，继续研究学习python呢~我呢还是建议大家劳逸结合哈哈先玩再学习~当然啦最重要的还是看你们自己呀不过我以上这些都不能影响我今天发文章之前都是一些爬虫案例，今天就来一起看看关于数据分析的！有需要代码的可以看文末名片噢不要忘记备注啦~一、项目背景通过"扫描"零售商店电子销售点个别产品的条形码而获得的消
小圆-·2023-06-24 06:31

Python数据分析与可视化(数据分析)

数据分析。（全套教程文末领取哈）数据统计与计算本节讨论使用Pandas来对数据进行处理和分析，主要包括以下内容获取数据的统计信息显示数据类型转换数据类型去除数据的重复值对数据进行分组寻找数据间的关系计算百分比在上一节“数据读取”中，我们用到了Pandas。现在我们将更深入了解Pandas在处理数据方面的应用。首先先复习一下上节课中用Pandas读取CSV文件的代码：importpandasaspd
Python不吃辣·2023-06-24 01:11

7000字，Python数据分析：泰坦尼克号中女生更容易生还？

作者|Peter来源|尤而小屋Titanic数据是一份经典数据挖掘的数据集，本文介绍的是kaggle排名第一的案例分享。原notebook地址：https://www.kaggle.com/startupsci/titanic-data-science-solutions排名看下这个案例的排名情况：第一名和第二名的差距也不是很多，而且第二名的评论远超第一名；有空再一起学习下第二名的思路。通过自己的
IT孔乙己·2023-06-23 23:25

Python数据分析与展示-Numpy、Pandas

一、概述1、numpy（ndarray）：一个开源的python科学计算基础库。具有广播功能函数；整合C/C++/Fortran代码的工具；线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能。是SciPy、Pandas等数据处理或科学计算库的基础。2、pandas（series、dataframe）：是Python第三方库，提供高性能易用数据类型和分析工具。基于Series、Dataframe两种数据类型的各
快乐DJ·2023-06-23 13:10

Python数据分析基础：array，Series，DataFrame

1.Numpy，科学计算的核心Numpy中的基础数据结构是array（数组），数组也就是矩阵的意思。一维数组是行向量，二维数组是列向量/矩阵；三维数组是在时间轴上的二维数组，三维和高维的数组通常用的不多。（1）关于np.array的常见操作：>>>importnumpyasnp>>>importpandasaspd>>>a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])>>>aarray(
Hi_Night·2023-06-23 13:40

【Python数据分析-2】：Pandas常用操作-生成Series/DataFrame对象的方法

生成Series/DataFrame对象的方法建议使用交互式Python解释器进行下面的操作：引入numpy和pandas库：importnumpyasnpimportpandasaspd复制代码用列表生成Series时，索引会自动使用从0到len(列表)-1的数值。In[1]:importnumpyasnpIn[2]:importpandasaspdIn[3]:data=pd.Series([1
老贡讲Python·2023-06-23 13:39

Python数据分析之Pandas库的基本使用

pandas介绍：基于Numpy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入大量库和一些标准数据模型，提供了高效操作大型结构化数据集所需要的工具。1、核心数据结构1.1、Series对象Series可以理解为一个一维数组，只是index名称可以自己改动。类似于定长的有序字典，有index和value1.1.1Series对象的创建importpandasaspdimportn
爱Python的小沐沐·2023-06-23 13:07

python数据分析2：DataFrame对象

DataFrame对象：二维表数据结构，由行列数据组成的表格常用index表示行，columns表示列importpandasaspdfrompandas.coreimportseriespd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)data=[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,130]]index=
0清婉0·2023-06-23 09:42

头歌python数据分析——（5）数据清洗基础

第1关读CSV文件第2关清洗列名第3关清洗列名(续)#**********Begin**********#defclean_column_name(col_name):#删除开始和结束处的空格col_name=col_name.strip()#用缩写os替换子字符串OperatingSystemcol_name=col_name.replace('OperatingSystem','OS')#用下
青柠Löwenzahn m.·2023-06-23 01:51

头歌平台python数据分析——（8）Matplotlib子图与多子图

第1关：手动创建子图根据提示，在右侧编辑器Begin-End处补充代码，根据输入数据绘制一个一行两列的折线图子图。子图一设置输入数据为x轴，输入数据的平方为y轴；设置颜色为红色；linestyle为–；线的宽度为1；透明的为0.3。子图二设置输入数据为x轴，输入数据的自然对数为y轴，具体可视化要求如下：图形的figsize为(12,12)；图形保存到Task1/img/T1.png。第2关：网格子
青柠Löwenzahn m.·2023-06-23 01:21

头歌平台python数据分析——（2）Numpy进阶

第1关：Numpy广播首先用arange()生成一个数组，然后用reshape()方法，将数组切换成4x3的形状，最后再与basearray相加，输出它们的和。第2关：Numpy高级索引首先，利用花式索引获取arr数组第line行（至少两行）的数组a；然后，利用整数数组索引获取数组四个角（按行优先的顺序获取）的元素得到数组b；最后，再利用布尔索引获取大于10的元素得到数组c，并输出c。第3关：Nu
青柠Löwenzahn m.·2023-06-23 01:21

头歌平台python数据分析——（7）数据聚合

第1关数据介绍##########Begin##########happiness2015=pd.read_csv('World_Happiness_2015.csv')#把前五行存储在变量first_5中first_5=happiness2015.head()#使用DataFrame.info()方法打印该dataframe的详细信息happiness2015.info()##########E
青柠Löwenzahn m.·2023-06-23 01:21

头歌平台python数据分析——（7）Matplotlib接口和常用图形

第1关：画图接口对传入的x，y两个数组做折线图，x对应x轴，y对应y轴。并保存到Task1/image1/T2.png，具体要求如下：折线图的figsize为(10,10)；文件名为Task1/image1/T2.png。importmatplotlibmatplotlib.use(‘Agg’)importmatplotlib.pyplotaspltdefstudent(x,y):#*******
青柠Löwenzahn m.·2023-06-23 01:51

头歌平台python数据分析——（9）Matplotlib图形配置

第1关：配置颜色条，根据输入数据绘制热成像图并隐藏坐标轴，具体要求如下：图形的figsize为(10,10)；图形保存到Task1/img/T1.png。第2关：设置注释根据函数参数file_name读取文件，统计每年births的总和并作折线图，为最高/最低出生数年份设置注释，具体要求如下：对数据进行去空值处理；注释文字的坐标位置为被注释的坐标点减5；折线图的figsize为(10,10)；图形
青柠Löwenzahn m.·2023-06-23 01:18

图书推荐|Python数据分析与挖掘实战（第2版）

Python数据分析与挖掘实战（第2版）一共分为三个部分，包括基础篇（第1～5章）、实战篇（第6～12章）、提高篇（第13章）。
泰迪智能科技·2023-06-22 22:02

python 数据分析之 HTML文件解析

python数据分析之HTML文件解析一：Html1.Html理解2.Html介绍3.Html构成4.HTML结构介绍1>HTML文件结构A:文档类型声明B:根标签C:头部-head元素D:title标签
45度看我·2023-06-22 09:32

Python数据分析案例25——海上风力发电预测（多变量循环神经网络）

承接上一篇的硬核案例：Python数据分析案例24——基于深度学习的锂电池寿命预测本次案例类似，只是进一步拓展了时间序列预测到多变量的情况。
阡之尘埃·2023-06-22 02:36

python统计缺失值个数_Python数据分析之缺失值处理（一）

◆◆◆◆◆前言数据缺失值的处理，在数据分析前期，即数据处理过程中占着重要的地位，在数据分析面试中被问到的概率也是极大的。一般情况下，我们对待缺失值有三种处理方式：(1)源数据补录，即通过再次采样或者询问等方式将缺失内容补充完整；(2)缺失值填充，即根据一定的规则将缺失值填充，可选众数、中位数等；(3)删除缺失值，即根据一定的规则将含有缺失值的行或列直接进行删除。我的会员请教了我关于缺失值的问题，于
weixin_39609620·2023-06-22 00:17

Python数据分析案例-分别使用时间序列ARIMA、SARIMAX模型与Auto ARIMA预测国内汽车月销量

1.前言模型：ARIMA模型（英语：AutoregressiveIntegratedMovingAveragemodel），差分整合移动平均自回归模型，又称整合移动平均自回归模型（移动也可称作滑动），是时间序列预测分析方法之一。而SARIMAX是在ARIMA的基础上加上季节（S,Seasonal）和外部因素(X,eXogenous)。也就是说以ARIMA基础加上周期性和季节性，适用于时间序列中带有
吴下阿泽·2023-06-21 18:16

使用Pycharm高效采集数据进行Python数据分析

Pycharm作为一个Python集成开发环境，不仅可以帮助我们进行代码编写、调试和运行，而且还可以帮助我们方便地采集数据。在本文中，我们将介绍如何使用Pycharm进行数据采集，并对采集的数据进行分析处理。一、Pycharm简介Pycharm是一款由JetBrains公司开发的Python集成开发环境。它具有智能代码编辑器、强大的调试器、内置的版本控制系统以及一系列其他工具，可以帮助开发者更加高
Python_金钱豹·2023-06-21 17:46

Python数据分析（1）股票K线图绘制

前言阔别多日，终于有时间重新来学习python，这次学习的是数据分析，蛋肥打算先通过一个股票K线图的绘制，回忆一些相关知识点。准备时间：2021/06/23系统环境：Windows10所用工具：JupyterNotebook\Python3.0涉及的库：tushare\matplotlib\datetime\mpl_finance获取基础数据蛋肥想法：先通过tushare获取茅台股价数据，再从中提
蛋肥之力·2023-06-21 17:49

python|jupyter notebook|绘制直方图、饼图、箱线图

教材：《Python数据分析与应用》黄红梅、张良均3.3分析特征内部数据分布与分散状况直方图函数：bar语法：matplotlib.pyplot.bar(left,height,width=0.8,bottom
牛奶与喵·2023-06-21 04:52

【python数据分析（24）】Matplotlib库基本图形绘制（1）（线形图、柱状图、堆叠图、面积图、填图、饼图）

0.前期准备：导入三个必备的库，推荐使用jupyternotebook或者spyder编程环境importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt1.线形图1）Series直接生成线形图参数介绍：Series.plot()：series的index为横坐标，value为纵坐标kind→line,bar,barh…（折线图，柱状图，柱
百木从森·2023-06-21 04:20

python数据分析就业市场调查报告

一、Python数据分析师的行业需求图片来自网站搜索Python数据分析适用于众多行业，包括并不局限于网站运营、
Liu chuang·2023-06-19 14:45

Python数据分析学习路径图！120天Get新技能 .

哈喽，沐沐编程，本沐今天来给大家分享数据分析路线（附资源）最近几年，数据分析几乎取代了产品经理，成为人人都想投奔的岗位，由于数据分析本身岗位职能是很模糊的，大部分同学是通过自学来入门和精进。但是这一路实在太多太多的弯路和坑了，所以今天给大家分享一下数据分析的基础知识！基础篇(适用于初级数据分析师)1.excel关键知识点：excel基本函数(sumif,countif,left,rand等)、lo
沐沐编程·2023-06-19 12:44

Python数据分析--第二章（Numpy和数组）

一、numpy创建数组的方式array方法通过列表或元组或字符串创建a1=np.array([1,2,3,4,5.5])#array([1.,2.,3.,4.,5.5])a2=np.array((2,2,2))#array([2,2,2])a2.dtype#查看数据类型a3=np.array('abcd')#array('abcd',dtype='
笔记本IT·2023-06-19 03:09

Python数据分析--第一章（jupyter使用）

一、快捷键切换到markdown语法：按M键运行：Ctrl+enter添加下一行：Alt+enter智能提示：按下tab键查看源码：后面加英文的?二、jupyter特点分块执行->意味着不能用惯性（向下）看代码数据可视化友好
笔记本IT·2023-06-19 03:09

数据分析必须会python吗_面试官：你会Python数据分析吗？我：emmm

现在的职场竞争越来越激烈，不学上一两门新技能，保持自己知识更新，很容易被年轻后辈超越。有些人选择学一门外语，有些人选择学习职场上为人处事的能力。如果你的工作需要和数据打交道，相信我，Python一定能成为你升职加薪的敲门砖。为什么？因为高效。我们来看一份年薪24w-48w的高级数据分析师的招聘信息，以下4点能力是用人单位较为看重的再仔细梳理，你会发现即便不是数据分析师，具备这4项能力都能在职场中为
weixin_39570777·2023-06-18 19:24

chatgpt赋能python：Python数据分析入门指南

Python数据分析入门指南Python已成为数据科学和分析中使用最广泛的编程语言之一。在本指南中，我们将介绍如何使用Python进行数据分析并让您快速上手。
[虚幻私塾】·2023-06-18 09:56

Python数据分析案例20——我国家庭资产影响因素分析

本次案例较为简单，符合人文社科、经济学管理学等专业本科生适用。本文的数据来源于中国家庭金融调查（ChinaHouseholdFinanceSurvey，CHFS）是西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心（下称中心）在全国范围内开展的抽样调查项目，由甘犁教授于2009年发起并领导，收集有关家庭金融微观层次的相关信息。这个数据很大很杂，本文选取家庭人口，总消费，总收入，和负债四个变量作为解释变量，资产
阡之尘埃·2023-06-17 22:25

Python数据分析02：科学计算库Numpy

文章目录零、学习目标一、认识NumPy数组对象二、创建NumPy数组（一）采用array()函数创建数组（二）采用zeros()和ones()函数创建数组（三）采用empty()函数创建数组（四）采用arange()函数创建数组（五）注意事项三、ndarray对象的数据类型（一）查看数据类型1、查看数据类型名2、数据类型的构成3、常用的数据类型4、数据类型的特征码（二）转换数据类型四、数组运算（一
howard2005·2023-06-17 21:52

【数据分析之道-Matplotlib(九)】Matplotlib棉棒图

2.2markerfmt参数2.3举例一：直线样式2.4举例二：圆点样式3、棉棒图案例实战3.1绘制每月销量的棉棒图3.2绘制每月销量与平均销量之差专栏导读✍作者简介：i阿极，CSDN数据分析领域优质创作者，专注于分享python
i阿极·2023-06-17 12:00

Python数据分析——series和DataFrame转化

一、series转化成dataframedf_expenditure_mean=df.groupby(['Gender','name'],as_index=False)['income'].mean()df_expenditure_mean=pd.DataFrame(df_expenditure_mean)#转化成dataframe格式df_expenditure_mean.rename(colu
我辈李想·2023-06-17 00:58

【Python数据分析】如何使用 Pandas 的功能

文章目录前言一、Pandas的常见功能二、Pandas的基本操作1.导入Pandas库2.读入数据文件3.查看数据4.选择列和行5.过滤数据6.修改数据7.合并数据8.统计数据9.可视化数据前言Pandas是一个Python
我辈李想·2023-06-17 00:28

基于Python的电影影片数据分析

数据分析和可视化主要通过Python数据分析来实现。
biyezuopinvip·2023-06-16 22:35

在 Python 中替换字符串中的字符的方法有哪些？

（文末送读者福利）1.准备开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上，如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda：Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda
Python副业·2023-06-16 07:26

Python之pandas库用法

Pandas是一个流行的Python数据分析库，用于处理和操作数据。Pandas提供了一组灵活且高效的数据结构，使得数据操作变得更加简单和快速。下面将介绍一些常见的Pandas库用法。
薛毅轩·2023-06-16 02:15

python数据分析——pyecharts柱状图全解

一、pyecharts简介pyecharts主要基于Web浏览器进行显示，绘制的图形比较多，包括折线图、柱状图、饼图、漏斗图地图和极坐标图等。使用pyecharts绘图代码量很少，但绘制的图形比较美观。pyecharts分为v0.5.X和v1两个大版本，v0.5.X和v1间不兼容，v1是一个全新的版本v0.5.X支持Python2.7，3.4+，经开发团队决定，0.5.x版本将不再进行维护，0.5
gua_niu123·2023-06-16 02:13

Python数据分析之股票数据

最近股市比较火，我年月初上车了，现在已经下了。中间虽然吃了点肉，但下车的时候都亏进去了，最后连点汤都没喝着。这篇文章我们就用python对股票数据做个简单的分析。数据集是从1999年到2016年上海证券交易所的1095只股票。共1000个文件。我们的分析思路大致如下：每年新发股票数目前市值最大的公司有哪些股票一段时间的涨跌幅如何牛市的时候，个股表现如何首先导入模块importpandasaspdi
进击的码农！·2023-06-15 10:38

python数据分析之路——centos下载并配置mysql与navicat的使用

python数据分析之路——centos下载并配置mysql与navicat的使用在之前的文章中已经说明了如何购买并配置一台自己的服务器，那么在安装完anaconda之后，为了之后方便用Django进行网站开发与数据分析
刘早起早起·2023-06-15 05:22

python使用matplotlib库构建动态图表 --基于animation模块

前言熟悉python数据分析的朋友一定对matplotlib库不陌生，这是做数据可视化最常用的包之一。
胡小白的数据科学之路·2023-06-14 17:39

网络爬虫、Pandas

Pandas名字衍生自术语"paneldata"（面板数据）和"Pythondataanalysis"（Python数据分析）。
陈崇人挺好·2023-06-14 12:47

python数据分析与挖掘建模_《python数据分析与挖掘实战》之挖掘建模

经过数据探索与数据预处理，我们得到了可以直接建模的数据。根据挖掘目标和数据形式可以建立分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式和偏差检测等模型。挖掘建模分类和预测是预测问题的两种类型，分类主要是预测分类标号(离散属性)，而预测主要是建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值。回归分析：回归分析是确定预测属性(数值型)与其他变量间相互依赖的定量关系最常用的统计学方法。包括线性回归、非线性回归
weixin_39640262·2023-06-14 11:38

python数据分析与挖掘实战—第5章（挖掘建模）（1）

经过数据探索与数据预处理，得到了可以直接建模的数据。根据数据挖掘目标和数据形式：5.1分类与预测分类：预测分类标号（离散属性），构造一个分类模型，输入样本的属性值，输出对应的类别，将每个样本映射到预先定义好的类别。分类模型建立在已有类标记的数据集上，模型在已有样本上的准确率可以方便计算，所以分类属于有监督的学习。预测：建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值，建立两种或两种以上变量间相互
不断努力的统计小张·2023-06-14 11:08

hive+python数据分析入门

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>本文首先发布在:http://leanote.com/blog/view/539276d41a91080a06000002本文作者系leanote的核心开发者,多谢关注leanote.leanote官网,leanotegithub为什么要使用hive+python来分析数据举个例子,当年没有数据库的时候,人们通过编程来操作文件系统,这相当于我们
weixin_34081595·2023-06-14 10:14

python爬取b站弹幕并进行数据分析_在B站外，我用Python数据分析看到了另一批“后浪”...

相信大部分人都看过了小破站献给新一代的演讲（商业片）。习惯性地打开了微博和知乎，想看一下别人的看法，想知道我是不是有些颓废而与这个社会格格不入？当我打开了微博和知乎，我才发现《后浪》翻车了，原来我们都一样，都很难再感受到《后浪》中的激情和理想。在这里看着大家的评论和回答，就好像在看着自己过得生活，评论和回答太多，所以就直接爬了下来，然后上班的时候慢慢地看。爬取的地址分别为：知乎回答：如何评价B站2
weixin_39607798·2023-06-14 09:53

Python数据分析详解

Python数据分析详解数据分析概述python在数据分析方面有哪些优势Python不受数据规模的约束，能够处理大规模数据。
君苏·2023-06-14 02:17

25自然语言处理词向量模型-Word2Vec

**唐宇迪《python数据分析与机器学习实战》学习笔记25自然语言处理词向量模型-Word2Vec**自然语言处理如今越来越广泛比如以下的应用途径：为什么要将深度学习引入自然语言处理：1.语言模型通过模型之前出现的概率值去选择
小食青年·2023-06-14 00:50

python晋江文学城数据分析——标签关联规则分析（Apriori算法+R语言）

1python参考python数据分析-关联规则Apriori算法_pythonapriori算法_你干嘛，哎呦！的博客-CSDN
kpl_22b·2023-06-13 23:48

Python数据分析讲课笔记01：搭建工作环境

文章目录零、学习目标一、数据分析的背景（一）进入大数据时代（二）数据分析的作用二、什么是数据分析（一）数据分析的概念（二）数据分析的分类1、描述性数据分析2、探索性数据分析3、验证性数据分析三、数据分析的流程四、安装Anaconda（一）下载Anaconda（二）安装Anaconda（三）启动Anaconda命令行（四）启动Spyder1、使用pandas读取csv文件2、使用matplotlib
howard2005·2023-06-13 15:40
上一页 15 16 17 18 19 20 21 22 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他