python数据分析第30页

【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用02篇：数据读取：文本文件读取、电子表格读取与数据预处理：数据概览与清洗

本篇的思维导图：数据读取：文本文件读取对于csv后缀的文本文件，可以使用pandas模块中的read_csv函数进行读取。所需要的数据文件如下百度云盘链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1Zj-uTt_wdRcmDt3aumZ2nA提取码：z2e8代码

胖哥真不错·2023-01-04 18:42

Python数据分析【第3天】| 进度条（tqdm模块）

Listitem系列文章目录第1天：读入数据第2天：read()、readline()与readlines()python数据分析学习第3天记录系列文章目录前言一、今天所学的内容二、python知识点详解

王大梨·2023-01-04 16:47

python数据分析神器之一pandas_Python数据分析之pandas初体验

写这篇笔记的念头起于在工作、学习Python数据分析时，一些需要用到的功能在网络上找不到有效直观的解决方法，找到的主题相关的链接，大多数都是以R或者MATLAB为基础的。

weixin_39673002·2023-01-04 13:52

pandas,numpy的学习

Pandas名字衍生自术语“paneldata”（面板数据）和“Pythondataanalysis”（Python数据分析）。

路&客·2023-01-04 13:49

基于python的房价分析国内外_python数据分析练习--分析成都的房价

目的：使用python的numpy、pandas、matplotlib库来分析成都二手房的房价信息。原始数据来源：贝壳找房网站上的数据https://cd.ke.com/ershoufang环境：win10python3.7.3环境：win10python3.7.3vscode编辑器（1）第一部分：使用python爬取贝壳网上的数据爬取的数据是：锦江、青羊、武侯、高新、成华、金牛、天府新区、双流、

weixin_39942726·2023-01-04 12:25

【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用06篇：探索性数据分析：异常数据的检测与处理

本篇的思维导图：探索性数据分析：异常数据的检测与处理异常值也称为离群点，就是那些远离绝大多数样本点的特殊群体，通常这样的数据点在数据集中都表现出不合理的特性。如果忽视这些异常值，在某些建模场景下就会导致结论的错误（如线性回归模型、K均值聚类等），所以在数据的探索过程中，有必要识别出这些异常值并处理好它们。通常，异常值的识别可以借助于图形法（如箱线图、正态分布图）。基于箱线图识别异常箱线图实际上就是

胖哥真不错·2023-01-04 11:16

【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用03篇：数据预处理：多表合并与连接

本篇的思维导图：数据预处理：多表合并与连接将表结构相同（即变量个数和变量类型均相同）的多张表纵向合并到一张长表中，或者将多张表的变量水平扩展到一张宽表中。需要注意的是，对于多表之间的纵向合并，则必须确保多表的列数和数据类型一致；对于多表之间的水平扩展，则必须保证多表之间拥有共同的匹配变量。合并函数concat()代码

胖哥真不错·2023-01-04 11:45

【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用04篇：数据预处理：数据的汇总

本篇的思维导图：数据预处理：数据的汇总数据透视表pivot_table()函数透视表功能该功能的主要目的就是实现数据的汇总统计。pandas模块中的pivot_table函数就是实现透视表功能的强大函数。代码importnumpyas

胖哥真不错·2023-01-04 11:45

【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用05篇：数据预处理：数据的规范化

本篇的思维导图：数据预处理：数据的规范化数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作。不同评价指标往往具有不同的量纲，数值间的差别可能很大，不进行处理可能会影响数据分析的结果。为了消除指标之间的量纲和取值范围差异的影响，需要进行标准化处理，将数据按照比例进行缩放，使之落入一个特定的区域，便于进行综合分析。如将股票数据属性值映射到[-1，1]或者[0，1]内。最小-最大规范化最小最小-最大规范化

胖哥真不错·2023-01-04 11:41

Python数据分析5——数据清洗

目录Python数据清洗数据清洗介绍处理缺失值判断数据是否为NaN过滤缺失值补全缺失值异常值处理重复数据判断重复值删除重复值离散化向量化字符串函数Python数据清洗数据清洗介绍数据清洗实际上也是数据质量分析，检查原始数据中是否存在脏数据(不符合要求，或者不能直接进行分析的数据)，并且处理脏数据。常见情况如下缺失值异常值重复数据处理缺失值Pandas使用浮点值NaN(notaNumber)表示缺失

彩色的泡沫·2023-01-04 07:05

Python数据分析步骤(入门学习)

数据可视化可清晰有效的解读、传递、解释信息。在前期数据整理阶段，通过数据可视化模型，可发现一些数据的问题（如异常值、缺失值等）；后期完成数据建模预测后，可通过数据可视化来解释预测的结果。总的来说，不论是在做数据分析专案、论文数据量化的过程，数据可视化都是非常实用和提高解释力的方式。可清晰有效的解读、传递、解释信息。\\在前期数据整理阶段，通过数据可视化模型，\\可发现一些数据的问题（如异常值、缺失

污浊的双黑·2023-01-03 11:36

python数据分析处理笔记（房价预测01）

python数据分析处理笔记（房价预测01）一.数据预处理导入相关库以及数据#数据处理，数据分析importnumpyasnpimportpandasaspdimportmissingnoasmsn#统计计算

独角兽团队·2023-01-03 10:28

【阶段二】Python数据分析NumPy工具使用01篇：NumPy工具介绍、NumPy工具安装与数组的创建

本篇的思维导图：NumPy工具介绍NumPy(NumericalPython)是Python语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，这个包封装了多个可以用于数组间计算的函数供你直接调用，是一个运行速度非常快的数学库。NumPy工具安装代码结果

胖哥真不错·2023-01-03 09:15

Python人工智能概念之机器学习基础入门思维导图，果断收藏

人工智能学习路径第一章全网最详细的Python入门思维导图，果断收藏第二章Python桌面应用开发（PyQT）入门思维导图，果断收藏第三章Python数据分析（Numpy和Pandas学习）入门思维导图

C君莫笑·2023-01-03 09:18

pandas学习笔记

python数据分析高层次应用库series=索引+一维数组DataFrame=行列索引+二维数据介绍数据结构关于数据类型、索引和轴标记/

派小白·2023-01-03 08:08

python缺失值与异常值处理_python数据分析之清洗数据：缺失值处理

在使用python进行数据分析时，如果数据集中出现缺失值、空值、异常值，那么数据清洗就是尤为重要的一步，本文将重点讲解如何利用python处理缺失值创建数据为了方便理解，我们先创建一组带有缺失值的简单数据用于讲解检查缺失值对于现在的数据量，我们完全可以直接查看整个数据来检查是否存在缺失值看到有两列含有缺失值。当然如果数据集比较大的话，就需要使用data.isnull().sum()来检查缺失值或者

weixin_39762348·2023-01-03 07:56

一行代码将Python程序转换为图形界面应用

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，它内置了Python和pip.此外，推荐大家用VSC

秃头雨雨·2023-01-03 03:07

最新Anaconda保姆级安装教程：手把手带你走进数据分析Anaconda安装门槛

Python数据分析入门：基础概念和最新Anaconda安装综述什么是数据分析数据分析是用适当的方法对收集来的大量数据进行分析，帮助人们作出判断，以便采取适当行动.成果可视化其他呈现形式提出问题准备数据分析数据获得结论简而言之

会打拳的狗熊·2023-01-02 22:14

Python数据分析案例18——化学分子数据模型(机器学习分类问题全流程)

1.引言1.1设计背景对分子进行分类，对于筛选特定疾病的候选药物是至关重要的。传统的机器学习算法可以对分子进行分类，但是分子不能直接作为机器学习模型的输入，需要进行大量的实验从分子中得到一系列的分子特性。将分子特征使用数字化进行处理，挖掘出数据中的特征信息，从而对分子不同类别进行一个很好的区分。1.2设计目的和意义本设计利用大量的分子的不同特征变量数据，进行有监督的机器学习模型构建，结合训练集上有

阡之尘埃·2023-01-02 20:03

Python数据分析案例17——电影人气预测(特征工程构建)

案例背景本次案例是中国人民大学“人工智能与机器学习（2022年秋季）”课程的课堂竞赛。比赛是根据有关电影的各种信息来预测电影的受欢迎程度，包括演员、工作人员、情节关键字、预算、收入、海报、上映日期、语言、制作公司、国家、TMDB投票计数、平均投票等。比赛是在kaggle上进行的，这是链接，可以下载数据MoviePopularityPrediction|Kaggle由于原始数据特征变量基本都是文本，

阡之尘埃·2023-01-02 20:32

Python数据分析案例15——超市零售购物篮关联分析（apriori）

啤酒和纸尿裤的故事大多数人都听说过，纸尿裤的售卖提升了啤酒的销售额。关联分析就是这样的作用，可以研究某种商品的售卖对另外的商品的销售起促进还是抑制的作用。案例背景本次案例背景是超市的零售数据，研究商品之间的关联规则。使用的自然是最经典的apriori算法。数据展示，数据是一个excel表：id表示订单编号，id=1表示第一个订单的销售的商品，如图就是第一个订单卖出了柑橘类水果，人造黄油，即食汤，半

阡之尘埃·2023-01-02 20:32

Python数据分析案例16——水质检测(支持向量机)

本次带来图片分类的案例，水质检测。数据展示五种类别的水质，图片形式储存的：前面1是代表水质的类别标签，后面是样本个数。图片特征构建importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportos,refromPILimportImage#图像切割及特征提取path='../data/images/'#图片所在路径#自定义获取图片

阡之尘埃·2023-01-02 20:25

python数据分析(二)——DataFrame

系列文章目录:python数据分析(一)——series和读取外部数据python数据分析(三)——pandas缺失值处理提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、DataFrame

kuluomi111·2023-01-02 18:16

python数据分析学习day09：水平柱状图、直方图和饼状图

1.水平条形图调用Matplotlib的barh()函数可以生成水平柱状图。barh()函数的用法与bar()函数的用法基本一样，只是在调用barh()函数时使用y参数传入Y轴数据，使用width参数传入代表条柱宽度的数据。plt.barh(y,width,height=0.8,left=None,*,align='center',**kwargs)countries=['挪威','德国','中国

weixin_44748589·2023-01-02 15:00

python数据分析学习day08：柱状图

1.柱状图:柱状图是一种用矩形柱来表示数据分类的图表。柱状图可以垂直绘制，也可以水平绘制。它的高度与其所表示的数值成正比关系。柱状图显示了不同类别之间的比较关系，图表的水平轴X指定被比较的类别，垂直轴Y则表示具体的类别值2.柱状图的绘制matplotlib.pyplot.bar(x,height,width:float=0.8,bottom=None,*,align:str=‘center’,da

weixin_44748589·2023-01-02 15:59

python pandas模块的功能_Python数据分析模块pandas用法详解

本文实例讲述了Python数据分析模块pandas用法。

抹茶牛奶泡芙·2023-01-02 15:54

数据分析工具pandas简介

Pandas的名称来自于面板数据（paneldata）和Python数据分析（dataanalysis）。

weixin_30817749·2023-01-02 15:53

python数据分析和数据挖掘之pandas模块

一、pandas模块pandas（PythonDataAnalysisLibrary）是基于numpy的数据分析模块，提供了大量标准数据模型和高效操作大型数据集所需要的工具，可以说pandas是使得Python能够成为高效且强大的数据分析环境的重要因素之一。它最主要的两个数据结构是series和DataFrame。本文主要介绍series的一些操作。二、series命令及其相关功能介绍Pandas

绝域时空·2023-01-02 15:20

《Python数据分析入门学习》- 2、简单数据预处理

《Python数据分析入门学习》-2、简单数据预处理目录《Python数据分析入门学习》-2、简单数据预处理1学习目标2学习内容3代码应用3.1数据类型3.1.1测试代码3.1.2测试结果3.2数据结构

SunAqua·2023-01-02 12:02

《Python数据分析项目案例》猪肉(生猪)价格爬取与可视化分析(期末大作业、课程设计、毕业设计)

声明本文仅在CSDN发布，其他均为盗版。请支持正版！正版链接：https://blog.csdn.net/meenr/article/details/107326104基于python语言的生猪价格爬取与可视化分析长文，多图预警，建议先收藏，后阅读。需要工程代码可直接阅读文末。目录基于python语言的生猪价格爬取与可视化分析1数据资源2生猪价格数据挖掘系统设计2.1系统总体设计2.1.1系统设

SunAqua·2023-01-02 12:01

python数据分析聚类_数据分析大佬用Python代码教会你Mean Shift聚类

数据分析大佬用Python代码教会你MeanShift聚类点击上方“it共享之家”,进行关注回复“资料”可获赠python学习资料meanshift算法可以称之为均值漂移聚类,是基于聚类中心的聚类算法,但和k-means聚类不同的是,不需要提前设定类别的个数k。在meanshift算法中聚类中心是通过一定范围内样本密度来确定的,通过不断更新聚类中心,直到最终的聚类中心达到终止条件。整个过程可以看下

weixin_39629617·2023-01-02 11:39

Python数据分析学习二

Python数据分析学习系列二资料转自（GitHub地址）：https://github.com/wesm/pydata-book有需要的朋友可以自行去github下载第2章Python语法基础，IPython

天涯尽头黄鹤楼·2023-01-02 11:01

Python数据分析之Numpy，Pandas，Matplotlib Pyplot

文章目录一、Python数据分析之Numpy0.数组的引入1.创建数组2.数组的属性3.数组的基本操作3.1索引3.2切片3.3花式索引3.4"不完全"索引3.5数组变形4.数组聚合操作5.数组连接6.

ZhengLord·2023-01-02 08:30

python numpy pandas matplotlib_python数据分析之numpy+pandas+scipy+matplotlib+scikit-learn安装

摘要利用python来进行数据分析的时候，需要安装一些常见的工具包，如numpy，pandas，scipy等等，在安装的过程中，经常遇到一些安装细节的问题，如版本不匹配，需要依赖包没有正确安装等等，本文汇总梳理了下几个必要安装包的安装步骤，希望对读者有帮助，环境是windows64bit+python2.7.11。一．安装python2.7.11下载如下的连接：下载之后是一个msi安装文件，pyt

weixin_39942726·2023-01-02 07:54

python数据分析包pandas_python 数据分析工具包 pandas（一）

1.简单介绍pandas是专为python编程语言设计的高性能，简单易用的数据结构和数据分析工具库，它建立在numpy之上，可以许多第三方库完美集成在同一个科学计算环境中。pandas被广泛应用于金融，统计，社会科学和许多工程技术领域，处理典型数据分析案例。2.安装pandas支持conda和pip两种方式安装。conda安装：condainstallpandaspip安装：pipinstallp

仇朋朋·2023-01-02 07:23

Pandas：强大的Python数据分析工具包

Pandas：强大的Python数据分析工具包pandas是一个Python包，提供快速，灵活和富有表现力的数据结构，旨在既简单又直观的处理“关系”或“标记”数据。

程序媛一枚~·2023-01-02 07:14

python数据分析相关扩展库用法（包括Numpy、Scipy、Matplotlib、Pandas）

Happy_change·2023-01-02 07:02

Python数据分析高薪实战第十天 EDA实战-全球新冠肺炎确诊病例趋势分析

27初识EDA：全球新冠肺炎确诊病例趋势分析从本讲开始，我们会通过四个具体的案例来将我们之前学习的Python数据分析方面的知识全都串起来。

办公模板库素材蛙·2023-01-01 18:02

Python中回归（分类）结果的两种情况

【小白从小学Python、C、Java】【Python全国计算机等级考试】【Python数据分析考试必会题】●标题与摘要Python中回归（分类）结果的两种情况：（1）回归结果为具体数值：predict

刘经纬老师·2023-01-01 15:50

python数据分析可视化工具_Python数据分析：数据可视化工具Seaborn绘图讲解

前言Seaborn是一个功能强大的Python库，用于增强数据可视化。它为Matplotlib提供了大量高级接口。Seaborn可以很好地处理数据帧，而Matplotlib则不行，它可以让你以更简单的方式绘制引人注目的图表。为了更好地理解本文，你需要了解pandas和matplotlib的基础知识。如果没有，可以参考以下文章：用Pandas进行数据分析：https://towardsdatasci

weixin_39745933·2023-01-01 11:15

Python数据分析：seaborn

seaborn是python中的一个非常强大的数据可视化库，它集成了matplotlib，下图为seaborn的官网，如果遇到疑惑的地方可以到官网查看。http://seaborn.pydata.org/从官网的主页我们就可以看出，seaborn在数据可视化上真的非常强大。1.首先我们还是需要先引入库，不过这次要用到的python库比较多。importnumpyasnpimportpandasas

普通网友·2023-01-01 11:14

Python数据分析及可视化之Seaborn可视化

导入第三方包时，先安装一下pip，再安装第三方包安装第三方包seabornSeaborn属于Matplotlib的一个高级接口，使得作图更加容易。在多数情况下使用Seaborn能做出很具吸引力的图，而使用Matplotlib可以制作具有更多特色的图。应该把Seaborn视为Matplotlib的补充，而不是替代物。使用Seaborn时，使用的导入惯例为：importseabornassns一、风格

华为大数据·2023-01-01 11:39

Python数据分析之股票分析

股票分析使用tushare包获取某股票的历史行情数据输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期假如从2010年1月1日开始，每月第一个交易日买入1手股票，每年最后一个交易日卖出所有股票。到今天为止，收益如何？库tushare：财经数据接口包预处理数据获取某支股票的历史行情数据df=ta.get_k_data(code='600519',start='2

GODamnbit·2022-12-31 15:37

python数据分析-基于Python的房屋均价数据可视化分析

2.应用技术介绍1）Python网络爬虫技术ScrapyXpath2）Python数据分析技术NumpyMatplotlibPandas3)存储MysqlRedis3.房源数据采集1）分析网站可以看到上面可

晨曦gh·2022-12-31 11:23

python notebook使用_Jupyter NoteBook使用指南

今天来安利一款Python数据分析的神器，想必做为老司机的你，一定不会陌生。它就是Anaconda。推荐指数5颗星：理由如下1、解决繁琐的环境与包的问题。

weixin_39995108·2022-12-31 11:11

Python数据分析入门篇（一）利用matpiotlib库进行图像的简单绘制

一.绘制简单的线图importmatplotlib.pyplotasplta=[1,2,3,4,5,6]b=[1,2,3,4,5,6]plt.plot(a,b,color='yellow',marker='o',linestyle='solid')plt.title("title")plt.xlabel("x")plt.ylabel("y")plt.grid()#绘制方格plt.show()绘制效

Vellichor_00x·2022-12-31 10:29

唐宇迪python课程数据百度云_【推荐下载】2017最新唐宇迪 Python数据分析与机器学习实战视频教程...

weixin_39889337·2022-12-31 09:55

python 区间频数统计_pandas分区间,算频率的实例

如下所示：importpandasaspdpath='F:/python/python数据分析与挖掘实战/图书配套数据、代码/chapter3/demo/data/catering_fish_congee.xls'data

weixin_39964528·2022-12-31 07:59

直方图python_python数据分析与挖掘（六）--- matplotlib直方图

直方图(histogram)1直方图介绍直方图，形状类似柱状图却有着与柱状图完全不同的含义。直方图牵涉统计学的概念，首先要对数据进行分组，然后统计每个分组内数据元的数量。在坐标系中，横轴标出每个组的端点，纵轴表示频数，每个矩形的高代表对应的频数，称这样的统计图为频数分布直方图。相关概念：组数：在统计数据时，我们把数据按照不同的范围分成几个组，分成的组的个数称为组数组距：每一组两个端点的差2直方图与

weixin_39669163·2022-12-31 07:29

利用Python进行数据分析：数据转换（基于DataFrame）

借此机会，对项目中频繁使用的基于DataFrame的Python数据分析语句进行梳理。

黑洞拿铁·2022-12-30 17:22

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