python数据分析

python数据分析-聚类分析

大家好，聚类分析是一类将数据所对应的研究对象进行分类的统计方法。这一类方法的共同特点是，事先不知道类别的个数与结构；进行分析的数据是表明对象之间的相似性或相异性的数据，将这些数据看成对对象“距离”远近的一种度量，将距离近的对象归入一类，不同类对象之间的距离较远。聚类分析根据对象的不同分为Q型聚类分析和R型聚类分析，其中，Q型聚类是指对样本的聚类，R型聚类是指对变量的聚类，今天我们主要介绍Q型聚类。
csdn1561168266·2023-06-13 09:17

python文本数据分析——以《射雕英雄传》为例

本次受华师和武大研会共同举办的“python训练营”之邀，来给大家做一期“python数据分析”主题的分享。
老白和他的爬虫·2023-06-12 23:09

python数据分析案例

对订单的数据类型进行封装#data_define.py#对数据进行封装ORMclassRecord:def__init__(self,date,order_id,money,province):self.date=dateself.order_id=order_idself.money=moneyself.province=province#魔术方法，printRecord对象时，将对象转换的规则
FuzhouJiang·2023-06-12 20:16

零基础期末复习python数据分析与可视化老师划重点版超详细题目配答案

文章目录前言一、简答题二、编程题总结前言接上篇博文的总结，本篇博客来总结简答题和编程题。一、简答题1、简述python中利用数据统计方法检测异常值的常用方法及其原理。答：①散点图：通过散点的分布，可以观察出偏离拟合模型的异常数据点；②箱线图：大于上限max，小于下限min的为异常值。③3σ法则：在正态分布的假设下，距离平均值3σ之外的值出现的概率小于0.003.因此根据小概率事件，可以认为超出3σ
小小追光者i·2023-06-12 09:11

python数据分析题目

查找list中某元素全部出现的位置索引my_list=[1,0,3,5,0,0]print([ifori,vinenumerate(my_list)ifv==0])填充数组牛妹给了牛牛一个长度为nnn的下标从000开始的正整型数组aaa，粗心的牛牛不小心把其中的一些数字删除了。假如aia_{i}ai被删除了，则ai=0a_{i}=0ai=0。对于所有被删除的数字，牛牛必须选择一个正整数填充上。现在
lichensun·2023-06-12 09:41

零基础python数据分析与可视化期末老师划重点版超详细题目配答案

文章目录一、选择题二、判断题总结本篇文章主要为大家总结python数据分析与可视化期末老师划过重点的重点题目，希望对小伙伴们有所帮助！一、选择题1、关于标准差标准化，下列说法中错误的是(B)。
小小追光者i·2023-06-12 09:10

Anaconda环境配置Python数据分析库Pandas的方法

  本文介绍在Anaconda环境中，安装Python语言pandas模块的方法。  pandas模块是一个基于NumPy的开源数据分析库，提供了快速、灵活、易用的数据结构和数据分析工具。它的主要数据结构是Series和DataFrame，可以处理各种数据格式，如CSV、Excel、SQL数据库等，并且支持数据清洗、缺失值处理、数据重组、数据分析和可视化等功能。在之前的文章中，我们也多次介绍了Py
疯狂学习GIS·2023-06-12 05:23

【Python】数据预处理之将类别数据转换为数值的方法（含Python代码分析）

在进行Python数据分析的时候，首先要进行数据预处理。但是有时候不得不处理一些非数值类别的数据，遇到这类问题时该怎么解决呢？目前为止，总结了三种方法，这里分享给大家。
旅途中的宽~·2023-06-12 03:12

Python数据分析与应用大作业

Python数据分析与应用大作业使用学习过的知识（Numpy数值分析基础、Matplotlib数据可视化基础、Pandas统计分析基础），对data.csv用户用户用电量数据进行相关处理，其中数据中有编号为
kjkjkl·2023-06-11 22:02

NumPy库学习笔记(4) NumPy数组的索引和切片

官网参考链接:NumPy:theabsolutebasicsforbeginners参考链接:Quickstarttutorial参考链接:Broadcasting广播参考链接:NumPy中文教程参考链接:Python
敲代码的小风·2023-06-11 19:22

python数据分析及可视化（十三）pyecharts可视化（简介、特性、全局配置项、图形的绘制、多图布局）

pyecharts简介PyEcharts说明文档，学习的时候可以参考https://pyecharts.org/#/zh-cn/global_options?id=legendopts%ef%bc%9a%e5%9b%be%e4%be%8b%e9%85%8d%e7%bd%ae%e9%a1%b9pyecharts简介Echarts是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了
hwwaizs·2023-06-11 17:16

numpy库创建数组的四种方式-Python数据分析笔记

#方式一：使用numpy.arrary创建a=np.array([1,2,3,4])print(a)结果：#方式二：用arange创建。可指定起始和终止数据，以及步长等b=np.arange(0,10,2)print(b)结果：#方式三：用random模块来创建数组#3.1用random.random创建一个N行N列的数组，其中里面的值是0-1之间的随机数。c=np.random.random((
悠悠的数据分析基地·2023-06-11 17:13

Python数据分析及案例详细讲解（文末赠书~）

名字：阿玥的小东东学习：Python、C++博客主页：阿玥的小东东的博客_CSDN博客-python&&c++高级知识,过年必备,C/C++知识讲解领域博主目录数据分析618多得图书活动来啦本期推荐内容简介作者简介目录：下面我将给出一个使用Python进行数据分析的实例。本例子将使用Python中的Pandas和Matplotlib库进行数据处理和可视化。首先，我们需要准备一份数据，这里我们使用某
阿玥的小东东·2023-06-11 17:32

信用卡欺诈检测python_python数据分析－信用卡欺诈行为检测

importpandasaspddata=pd.read_csv('creditcard.csv')count_classes=pd.value_counts(data['Class'],sort=True).sort_index()count_classes.plot(kind='bar')plt.title('Fraudclasshistogram')plt.xlabel('Class')pl
weixin_39768388·2023-06-11 11:15

pandas读取文件出错：UnicodeDecodeError: ‘utf-8‘ codec？

在Python数据分析过程中,我们经常需要使用Pandas库来读取各种文件格式的数据,如CSV、Excel等。
devid008·2023-06-11 05:01

Pandas数据选取中df[]、df.loc[]、df.iloc[]、df.at[]、df.iat[]的区别及用法

1、引言Pandas是作为Python数据分析著名的工具包，提供了多种数据选取的方法，方便实用。本文主要介绍Pandas的几种数据选取的方法。
金戈鐡馬·2023-06-11 02:10

Python数据分析pandas入门！(附数据分析资料)

Python数据分析pandas入门！(附数据分析资料)1、pandas数据结构之DataFrame+这是小编准备的python数据分析资料！进群：700341555即可获取！
妄心xyx·2023-06-11 01:18

Python数据分析（一）

文件基本操作I/Oopen函数打开文件增加+：表示把当前文件以读写模式打开（r+,w+,a+,rb+,rw+,ra+）,基本特性和不适用+号之前一致，操作结果有些许区别。带上+号之后只要open一个文件之后就可读可写。方法一：open()write()read()fo=open("foo.txt","w") #fo=open("文件","权限") r+"w"print("文件名:",fo.name
打CF的小芳·2023-06-11 00:01

Python数据分析之缺失值处理

公众号后台回复“图书“，了解更多号主新书内容作者：严小样儿来源：统计与数据分析实战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
IT农民工1·2023-06-10 08:21

Python数据分析实战：使用pyecharts绘制消费类别占比拼图

部分数据来源：ChatGPT什么是拼图？拼图（PieChart），也知为饼图或圆饼图，是一种通过扇形的大小来表达数值占比的图表。如何使用pyecharts绘制拼图？在Python中，我们可以使用pyecharts库来绘制各种图表，包括拼图。要使用pyecharts，我们需要先安装它。可以在命令行中运行以下命令来安装：pipinstallpyecharts安装完成后，我们便可以开始使用pyechar
正经人_____·2023-06-10 06:41

Python数据分析案例28——西雅图交通事故预测（不平衡样本处理）

本次案例适合机器学习数据科学方向的同学。引言(废话集)交通事故是一个严重的公共安全问题，在全球范围内每年都有成千上万的人死于交通事故。随着交通运输的发展和城市化进程的加速，交通事故已成为制约城市发展和人民幸福的主要因素之一。因此，通过分析交通事故的原因和严重程度，以及开发有效的预测模型，可以有效预防交通事故的发生，并减少交通事故对人类社会的危害。本研究的目标是通过机器学习模型预测交通事故的严重程度
阡之尘埃·2023-06-10 02:44

Python数据分析案例29——自编码器监测异常值

与传统的监督学习不一样，这一篇主要是讲述自编码器模型的，是无监督学习，并且用于的任务不是分类或者回归，而是异常值的监测。案例背景需要从一堆网络流量特征监控的数据中寻找哪些可能是异常情况。听着像分类问题对吧，但是和分类问题有很大不同，一是训练方式不一样，二是异常值情况通常是很少的，所以不能做分类模型，要做自监督模型。自编码器是什么我就不多介绍了，总之原理就是把数据拿来编码压缩然后解码还原，比较重构还
阡之尘埃·2023-06-10 02:14

7.Python数据分析项目之银行客户流失分析

1.总结预测类数据分析项目流程具体操作基本查看查看缺失值（可以用直接查看方式isnull、图像查看方式查看缺失值missingno）、查看数值类型特征与非数值类型特征、一次性绘制所有特征的分布图像、单独绘制目标值与所有数值型参数之间的关系、单独绘制目标值与所有字符型参数之间的关系预处理缺失值处理（填充）拆分数据（获取有需要的值）、统一数据格式、特征工程(特征编码、0/1字符转换、自定义、特征衍生)
想成为数据分析师的开发工程师·2023-06-10 02:40

Python数据分析案例19——上市银行财务指标对比

我代码栏目都是针对基础的python数据分析人群，比如想写个本科毕业论文，课程论文，做个简单的案例分析等。
阡之尘埃·2023-06-10 02:38

logit回归模型_python数据分析（三）——逻辑回归之学生成绩预测

Python数据分析项目——学生成绩预测一．数据源阿里云天池公开数据集：学生成绩预测数据集https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?
weixin_39609423·2023-06-10 02:59

python数据分析与可视化实训--对 Excel 小费数据集进行数据的分析与可视化

1、实验目的本次实训主要是对小费数据集进行数据分析与可视化。2、实验数据实验的小费数据集来源于Python库Seaborn中自带的数据，已经将其转换为Excel类型数据集部分截图：3、实验操作1、导入模块#导入实验需要的包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif'
兜里没有一毛钱·2023-06-10 01:33

25张python代码速查表，让你python能力突飞猛进的秘诀！

内容包括：Python数据分析快速指南Python数据分析速查表Numpy速查表Python数据探索Pandas数据探索Python数据可
怪可爱的码农·2023-06-10 00:04

python数据分析与应用：使用scikit-learn构建模型分析 第六章实训（1,2）

实验名称：实验5应用sklearn分析竞标数据实验时间：2023-04-26（gcc的同学不要抄袭呀！）一、实验目的1、掌握skleam转换器的用法。2、掌握训练集、测试集划分的方法。3、掌握使用sklearm进行PCA降维的方法。4、掌握sklearn估计器的用法。5、掌握聚类模型的构建与评价方法。6、掌握分类模型的构建与评价方法。7、掌握回归模型的构建与评价方法。二、实验内容任务1：使用skl
小明爱學習·2023-06-09 20:08

python数据分析与应用：第六章课后实训--应用sklearn分析竞标数据（全）

实验名称应用sklearn分析竞标数据实验时间2023-04-26（gcc的同学不要抄袭呀！）一、实验目的1、掌握skleam转换器的用法。2、掌握训练集、测试集划分的方法。3、掌握使用sklearm进行PCA降维的方法。4、掌握sklearn估计器的用法。5、掌握聚类模型的构建与评价方法。6、掌握分类模型的构建与评价方法。7、掌握回归模型的构建与评价方法。二、实验仪器设备或材料笔记本电脑，Ana
小明爱學習·2023-06-09 20:59

python数据分析(一)--简介

Nunpy--矩阵类型、包括两种基本数据类型--数组和矩阵matplotlib--绘制图形pandas--数据分析、series和dataFrame工具：Anaconda--数据分析、科学计算Anaconda集成各类python工具的集成平台来源于conda--用于包管理（类似pip，安装卸载更新第三库）和环境管理(不同版本的python)Anaconda：一个集合，包括conda、某个版本的py
五秋木·2023-06-09 12:55

1.Python数据分析项目——二手车价格预测

1.总结流程具体操作基本查看查看缺失值、查看重复值、查看数值类型预处理缺失值处理（确定是否处理后，使用筛选方式删除）拆分数据、标签的特征处理（处理成0/1格式）、特征工程（one-hot编码）数据分析groupby分组求最值数据、seaborn可视化预测拆分数据集、建立模型、训练模型、预测、评估模型数量查看：条形图占比查看：饼图数据分区分布查看：概率密度函数图2.数据预处理2.1导入数据集与库并基
想成为数据分析师的开发工程师·2023-06-09 11:22

chatgpt赋能python：Python数据分析必备工具：Pandas

Python数据分析必备工具：PandasPython作为一门流行的编程语言，广泛应用于数据科学领域。
李自提·2023-06-09 09:44

python数据分析实验报告_使用 Python 3 进行气象数据分析

项目简介：本实验将对意大利北部沿海地区的气象数据进行分析与可视化。我们在实验过程中先会运用Python中matplotlib库的对数据进行图表化处理，最终在图表分析的支持下得出我们的结论。解决“海洋对一个地区的气候有何影响”的问题。待检验的假设：靠海对气候的影响。选作样本的城市列表如下：Ferrara（费拉拉）Torino（都灵）Mantova（曼托瓦）Milano（米兰）Ravenna（拉文纳）
weixin_39732825·2023-06-09 09:33

chatgpt赋能python：Python数据分析：Vlookup函数在Python中的实现

Python数据分析：Vlookup函数在Python中的实现简介Vlookup是一种常见的数据分析函数，用于在两个数据表/数据集中查找并关联相应的数据。
www_xuhss_com·2023-06-09 07:42

Pandas-按照某行标签或某列标签进行排序

前言本文是该专栏的第32篇，后面会持续分享python数据分析的干货知识，记得关注。假设有如下需求场景，使用pandas对某数据按照它的行标签或者列标签进行排序，需要怎么做呢？
写python的鑫哥·2023-06-08 23:57

python笔记16_实例练习_二手车折旧分析p1

python数据分析练习，具体数据不放出。分析实践很简单。
Woovong·2023-06-08 22:18

大数据教程【05.01】--Python 数据分析简介

更多信息请关注WX搜索GZH：XiaoBaiGPTPython数据分析简介本教程将介绍如何使用Python进行大数据分析。Python是一种功能强大且易于使用的编程语言，具备丰富的数据分析库和工具。
码视野·2023-06-08 20:35

python数据分析案例——零售商店电子销售订单分析

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费品销售的详细数据。这些数据提供了有关所售商品的数量、特征和价值以及价格的详细信息。二、数据来源https://www.kaggle.com/marian447/retail-store-sales-transactions三、提出问题消费情况分析及用户购买模式分析RFM和CLV分析不同类别商品关联规则挖掘四、理解数据Date：购
茜茜是帅哥·2023-06-08 18:07

【Python数据分析】numpy库的使用-上篇

文章目录numpy介绍numpy创建数组numpy创建数组的属性numpy数组运算numpy数组索引和切片numpy数组的形状变换numpy介绍NumPy是一个用于科学计算的Python库，它提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的各种工具。NumPy的名称来自于“NumericalPython”的缩写。NumPy的主要功能包括：多维数组对象：NumPy提供了多维数组对象，称为ndarray
苏凉.py·2023-06-08 15:37

NBA20-21赛季数据分析 | Python数据分析及可视化实战

数据的一般处理importpandasaspdimportnumpyasnpimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportwarningswarnings.filterwarnings("ignore")plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falsesns.set_style('darkgrid',{'fo
数据分析初级阶段·2023-06-08 15:44

教你一行代码自动绘制艺术画 (Discoart)

(可选1)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—Anacond
Python实用宝典·2023-06-08 09:06

python数据分析学习笔记之matplotlib、numpy、pandas

为了学习机器学习，在此先学习以下数据分析的matplotlib，numpy，pandas，主要是为自己的学习做个记录，如有不会的可以随时查阅。希望大家可以一起学习共同进步，我们最终都可以说：功不唐捐，玉汝于成。就算遇到困难也不要气馁，大声说：我不怕，我敏而好学！！数据分析把大量的数据进行统计和整理，得出结论，为后续的决策提供数据支持matplotlib1.什么是matplotlib2.matplo
cx-young·2023-06-08 08:11

吴恩达老师《机器学习》课后习题1之线性回归

在学习这些内容之前，需要学习python数据分析相关内容：numpy：科学计算库，处理多维数组，进行数据分析pandas：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matplotlib
cx-young·2023-06-08 07:33

python将多图绘制在同一画布中

python将多图绘制在同一画布中matplotlib绘图axs[3,3]绘制子图subplot(333)绘制子图matplotlib绘图最近在上python数据分析课程，结合之前自己自学和会议论文里面遇到的数据可视化总结了一下多图绘制在一块画布的两种写法
鸡翅Include饭·2023-06-08 06:31

python数据分析与挖掘实战(家用热水器用户行为分析与事件识别）

一、导言居民在使用家用热水器的过程中，会因为地区气候、不同区域和用户年龄性别差异等原因形成不同的使用习惯。家用企业若能深入了解其产品在不同用户群的使用习惯，开发符合客户需求何时哦那个习惯的功能，就能开拓新市场。本篇文章将依据BP神经网络算法构建洗浴事件识别模型，进而对不同地区的用户的洗浴事件进行识别，然后根据识别结果比较不同客户群提供最合适的个性化产品，改进新产品的智能化研发并制定相应的营销策略。
m0_61463713·2023-06-08 05:56

python数据分析与挖掘实战(电子商务网站用户行为分析及服务推荐）

目录一、引言二、分析方法与过程2.1分析步骤与流程2.2数据抽取2.3数据探索分析1）分析网页类型2）分析网页点击次数2.4数据预处理1）删除不符合规则的网页2）还原翻页网址3）筛去浏览次数不满足两次的用户。4）划分数据集2.5构建智能推荐模型1）基于物品的协同过滤算法的基本概念2）基于物品的协同过滤算法的优缺点3）模型构建4）模型评价一、引言智能推荐服务是提高电子商务网站销售转化率的重要技术手段
m0_61463713·2023-06-08 05:56

python数据分析与挖掘实战(航空公司客户价值分析）

一、引言企业在面向客户制定运营策略、营销策略时，希望能够针对不同的客户推行不同的策略，实现精准化运营，以期获取最大的转化率。客户关系管理是精准化运营的基础，而客户关系管理的核心是客户分类。通过客户分类，对客户群体进行细分，区别出低价值客户与高价值客户，对不同的客户群体开展不同的个性化服务，将有限的资源合理地分配给不同价值的客户，从而实现效益最大化。本章将使用航空公司客户数据，结合RFM模型，采用K
m0_61463713·2023-06-08 05:56

python数据分析与挖掘实战（财政收入影响因素分析及预测）

导言随着信息化的发展和科学技术的进步，数据分析与挖掘技术开始得到广泛应用。人们无时无刻不面对着海量的数据，这些海量数据中隐藏着人们所需要的具有决策意义的信息。数据分析与挖掘技术的产生和发展就是帮助人们利用这些数据，并从中发现隐藏的有用的信息。在此背景下，本文主要运用数据分析与挖掘技术对市财政收人进行分析，挖掘其中隐藏的运行模式，并对未来两年的财政收入进行预测，希望能够帮助政府合理地控制财政收支，优
m0_61463713·2023-06-08 05:26

python数据分析与挖掘实战(商品零售购物篮分析）

一、引言购物篮分析是商业领域最前沿、最具挑战性的问题之一，也是许多企业重点研究的问题。购物篮分析是通过发现顾客在一次购买行为中放入购物篮中不同商品之间的关联，研究顾客的购买行为，从而辅助零售企业制定营销策略的一种数据分析方法。本篇文章使用Apriori关联规则算法实现购物篮分析，发现超市不同商品之间的关联关系，并根据商品之间的关联规则制定销售策略。二、数据探索分析2.1查看数据特征搜索数据的特征，
m0_61463713·2023-06-08 05:51

python游戏辅助lol_Python数据分析实战--英雄联盟游戏数据分析

3.31更新了下路组合的对线情况最近疫情原因一直呆在家里，本人也是LOL资深玩家了，从S3就开始接触LOL了，中间S8、S9的时候没有怎么玩，现在又玩回来了，LOL玩多了，突然就想能不能对英雄联盟的一些数据做一个分析，于是就有了本文很感谢这位朋友提供了18W场排位比赛的数据，但是很遗憾的是这些数据都不是国服的数据，绝大部分是欧服的数据数据文档说明champs.csv：包含英雄名称和英雄idmatc
weixin_39743622·2023-06-08 01:19
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