python数据分析第32页

Python数据分析与机器学习9-Seaborn之多变量分析

文章目录一.多变量分析概述二.多变量分析实例2.1数据集概述2.2实例参考：一.多变量分析概述观测两个变量之间的分布关系最好用散点图代码1:importnumpyasnpimportpandasaspdfromscipyimportstats,integrateimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnssns.set(color_codes=Tru

只是甲·2022-12-24 11:04

python数据分析与展示之ndarray数据的维度

ndarray的使用和学习学习目标：学习内容：数据的维度1.列表和数组2.二维以及多维数据Numpy的数组对象:ndarrayNumpy的简单介绍Numpy的使用N维数组对象:ndarrayndarray对象的属性ndarray数组的元素类型ndarray数组的创建方法ndarray的维度变换ndarray数组的类型变换操作2.ndarray数组操作3.ndarray数组运算内容小节：学习目标：学

无你想你·2022-12-24 11:01

python数据分析基础技术篇_Python数据分析基础技术之scikit-learn（史上最全面）

一、scikit-learn简介scikit-learn(sklearn)是基于Python语言的机器学习工具。python是简单高效的数据挖掘和数据分析工具可供你们在各类环境中重复使用创建在NumPy，SciPy和matplotlib上开源，可商业使用-BSD许可证sklearn能够实现数据预处理、分类、回归、降维、模型选择等经常使用的机器学习算法。sklearn是基于NumPy,SciPy,m

爱因互动机器人·2022-12-24 11:27

「Python数据分析」社交网络：共现/合作网络（无向有权图）生成邻接矩阵、共现矩阵

这里的共现矩阵矩阵就是对角线上是节点权重的邻接矩阵，我为了区分他们换个名字而已。不过用矩阵存储网络空间利用率还是太低了，所以一般我还是把节点权重和节点存在一起，边的权重和边存在一起，再加上一个邻接表，就不生成邻接矩阵了，这篇文章只是对之前代码迭代过程的一个记录。不过如果以后遇到对数据格式有特殊要求的场景，我就得再去学学稀疏矩阵了…以下是原文：使用从数据库中导出的论文、专利数据，做作者/专利权人合作

Parzival_·2022-12-24 08:34

python数据分析学习初探

python数据分析工具JupyternotebookJupyterNotebook是以网页的形式打开，可以在网页页面中直接编写代码和运行代码，代码的运行结果也会直接在代码块下显示。

Narutolxy·2022-12-23 22:47

Python数据分析实战之用户消费行为数据分析

任务1：数据预处理表格数据资源如下百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1pUYfRIe557v6O9ByB2rhEw提取码：ovglimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#%matplotlibinline#更改绘图风格，此处是R语言的风格plt.style.use('ggplot')数据存放

Infinity_and_beyond·2022-12-23 21:12

【备忘速查】Python数据分析常见操作合集（Matplotlib，Numpy和Pandas）

0.前言以及一些唠叨笔者其实是一个超级不喜欢做数据分析的人，因为感觉没什么意思。话是这么说，但时不时还是会有数据分析相关的任务。简单的数据处理和操作其实也不多，来来去去就那么一些（平时用得不多，也就这么一些）；然而一段时间不用又忘了，还是得回去查以前回去写过的代码，烦不胜烦。因此想着趁有空把常用的东西写下来，免得又忘了。也希望能给观众带来一定的帮助。由于笔者plt用得比较多，所以大部分重点在plt

Undermyth·2022-12-23 21:12

Pandas-常用命令行-速查

在做python数据分析、NLP自然语言处理的数据清洗，常常需要使用pandas、numpy对加载的数据进行处理，本文翻译了国外的panda命令行清单总结记录下。

Valuebai·2022-12-23 21:36

Python数据分析之Numpy

文章目录Python数据分析之Numpy1Numpy介绍1-1NumPy库入门1-1-1数据维度的Python表示1-1-2NumPy介绍1-1-3NumPy属性1-1-4NumPy创建1-1-6Ndarray

小y同学在学习·2022-12-23 16:36

python数据分析与实战挖掘_python数据分析与挖掘实战(PART1)

本文是《python数据分析与挖掘实战》学习笔记，持续更新。

weixin_39991935·2022-12-23 16:14

python数据整理规范形式_python数据分析与挖掘 | 数据预处理

上一篇文章中讲述了数据探索的一些内容，包括缺失值、异常值、一致性等问题，这些问题会影响建模效果。本篇文章就来解决一下上述问题，也就是数据预处理，它在整个数据挖掘建模的过程中占很大比例，所以很重要。数据预处理既要提高数据质量，又要让数据更好的适应建模工具。其主要内容包括数据清洗、数据集成、数据变换、和数据规约。数据清洗数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据、重复数据，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题

林兹克路·2022-12-23 16:13

python数据分析与挖掘实战—第4章（数据预处理）

数据预处理一方面要提高数据的质量，另一方面要让数据更好地适应特点的挖掘技术或工具数据处理的主要内容包括：数据清洗数据集成数据变换数据归约4.1数据清洗数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据、重复数据，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值、异常值等。4.1.1缺失值处理删除记录数据插补不处理删除记录在缺失值所占比例比较小的情况下，这一方法十分有效。然而，这种方法却又很大的局限性，它

不断努力的统计小张·2022-12-23 16:41

《python数据分析与挖掘实战》(一)1-5章

目录1数据挖掘基础2Python数据分析简介2.1函数式编程map()reduce()filter()3数据探索3.1数据质量分析3.1.1缺失值分析3.1.2异常值分析餐饮数据异常值检测3.2数据特征分析

薄薄荷·2022-12-23 16:06

Python数据分析之时间序列的处理

引入DataFrame处理的数据中经常会看到某一列的数据类型是时间类型或者是字符串但是需要转成时间类型。什么是时间类型？与Python中使用的模块time、datetime等有什么联系？首先看看下面这张图，如果看到数据的如果类型是datetime64[ns]说明就是DataFrame中的日期时间类型。但是有时候我们看到的数据明明都是日期格式，怎么就偏偏不是datetime64[ns]类型呢？而显示

TT图图·2022-12-23 14:24

Python数据分析：折线图和散点图的绘制

折线图折线图用于分析自变量和因变量之间的趋势关系，最适合用于显示随着时间而变化的连续数据，同时还可以看出数量的差异，增长情况。Matplotlib中绘制散点图的函数为plot()，使用语法如下：matplotlib.pyplot.plot(*args,scalex=True,scaley=True,data=None,**kwargs)1)简单的折线图在matplotlib面向对象的绘图库中，py

TT图图·2022-12-23 14:24

你学废了嘛？PyCharm 必知必会的 40个使用技巧

Python数据挖掘·2022-12-23 13:16

《从青铜学到王者》Python数据分析工程师之Python数据分析基础函数 06

数据分析06符号数组sign函数可以把样本数组的变成对应的符号数组，正数变为1，负数变为-1，0则变为0。ary=np.sign(源数组)净额成交量（OBV）成交量可以反映市场对某支股票的人气，而成交量是一只股票上涨的能量。一支股票的上涨往往需要较大的成交量。而下跌时则不然。能量潮指标（OnBalanceVolume，OBV）是葛兰维（JoeGranville）于上世纪60年代提出的，并被广泛使用

驭风少年君·2022-12-23 11:45

Python数据分析知识汇总

数据分析什么是数据分析？数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。使用python做数据分析的常用库numpy基础数值算法scipy科学计算matplotlib数据可视化pandas序列高级函数numpy概述NumericalPython，数值的Python，补充了Python语言所欠缺的数值计算能力。Numpy是其它数

驭风少年君·2022-12-23 11:14

pip 安装protobuf_python数据分析之环境搭建——小白也能看懂的Jupyter Notebook安装与使用教程...

如果你是python小白，但又很想学数据分析，那么恭喜你，我将结合自身学习工作经验，由浅入深，从最基本的讲起，一步步带你学会python数据分析，请点击上方“python数据分析之禅”关注我，大量干货将陆续到来

火焰旁的炼金术士·2022-12-23 09:10

python数据分析师的初步认识之Jupyter的使用

Jupyter介绍JupyterNotebooks是一款开源的网络应用，我们可以将其用于创建和共享代码与文档。其提供了一个环境，你无需离开这个环境，就可以在其中编写你的代码、运行代码、查看输出、可视化数据并查看结果。因此，这是一款可执行端到端的数据科学工作流程的便捷工具，其中包括数据清理、统计建模、构建和训练机器学习模型、可视化数据等等。1-1JupyterNotebooks特点•基于web的在线

这个朋友很多问号·2022-12-23 09:09

Python数据分析之Pandas库

Python数据分析之Pandas库一、Pandas简介二、Pandas库的安装三、Pandas的数据结构四、Series和DataFrame数据结构的使用五、其他可以参考的网站一、Pandas简介Pandas

smart_cat·2022-12-23 06:18

Python学习4之pandas数据预处理

Python学习4之pandas本系列文章用于以后编写代码直接调用某些代码，也用作一个学习后的记录，参考书籍为《Python数据分析与应用》，黄红梅，张良均主编，张凌，施兴，周东平副编，中国工信出版集团

eingnd·2022-12-23 01:04

【Pandas数据处理100例】（四十四）：Pandas元素替换函数replace使用方法

我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python3.7编译器：PyCharmPandas版本：1.3.5Numpy版本：1.19.3『精品学习专栏导航帖』【Pandas数据处理100例目录】Python

Bi 8 Bo·2022-12-22 21:40

Python数据分析三剑客学习笔记Day3——pandas包的使用：认识series类型，DataFrame类型，读取excel表格数据及数据操作

本文是视频Python数据分析三剑客数学建模基础numpy、pandas、matplotlib的学习笔记。

groperr·2022-12-22 18:08

python—pandas中DataFrame类型数据操作函数

python数据分析工具pandas中DataFrame和Series作为主要的数据结构.本文主要是介绍如何对DataFrame数据进行操作并结合一个实例测试操作函数。

ChasingdreamLY·2022-12-22 18:06

【Python数据分析】数据挖掘建模——分类与预测算法评价（含ROC曲线、F1等指标的解释）

模型预测效果评价，通常可以用以下指标来衡量目录1.绝对误差和相对误差2.平均绝对误差、均方误差、均方根误差与平均绝对百分误差3.Kappa统计4.混淆矩阵5.准确度（Accuracy）、精确率（Precision）和召回率（Recall）6.ROC曲线与AUC7.Python分类预测模型的特点1.绝对误差和相对误差设表示实际值，表示预测值，则绝对误差E表示为相对误差e表示为2.平均绝对误差、均方误

阿丢是丢心心·2022-12-22 15:55

《Python数据分析与挖掘实战》源码下载

《Python数据分析与挖掘实战》源码下载链接：https://pan.baidu.com/s/1Z8RJpH5dwwbLx5KFJd5qSw?

新知图书·2022-12-22 14:53

Python数据分析：用rename()修改字段名

处理好了一份数据，但是想修改字段名该怎么处理？可以用rename函数修改所有字段名：male_km_score=male_km.rename(columns={'成绩':'男1000米跑','分数':'男1000米跑分数'})male_km_score

紫昂张·2022-12-22 14:22

Python数据分析：用astype()更改数据类型

需要把所有int类型的数据都转为float类型的数据，该怎么处理呢？教程里有讲这样可以转换数据类型：但并不能直接用在series、DataFrame上：这个时候要用astype函数，可以用在series：也可以用在DataFrame上，一次性处理多个字段：

紫昂张·2022-12-22 14:21

Python数据分析：用parse_dates处理日期格式

导入数据发现日期是int格式，要转成正常的日期格式怎么处理呢？可以使用parse_dates处理数据，意思是把report_date字段解析为日期格式：data=pd.read_csv('./user_balance_table.csv',parse_dates=['report_date'])data.head()处理完数据就是日期格式啦：

紫昂张·2022-12-22 14:51

Python数据分析：用replace()替换数据

导入数据后，需要把“男1000米跑”的数据转为float的类型的数据，但是里面有特殊符号不能直接转怎么办呢？这时候需要把单引号转为小数点处理一下数据在做转化：但用replace替换字符操作后，发现并没有成功替换，还是原来的样子：带上regex=True的参数就成功替换掉了：如果要替换多个字符又怎么处理呢？比如这里有两个字符要被替换掉的：用两个replace进行替换是可以的：female_km['成

紫昂张·2022-12-22 14:51

python数据分析 | pandas.DataFrame基本聚合函数统计数据

Python 集中营·2022-12-22 12:58

数据挖掘学习笔记02——算法（分类、聚类、回归、关联）

K-meansDBScan实践2：使用word2vec和k-means聚类回归算法线性回归和逻辑回归实践3：线性回归预测房价关联分析Apriori与FP-Growth前言笔记来源于系统学习以下课程：B站最完整系统的Python

显然易证·2022-12-22 11:59

python数据分析三剑客之numpy模块

目录一、数组的创建1、直接创建法创建一维数组创建多维数组数组信息数据类型数据类型的转换特殊数组的生成改变数组形状2、导入图片数据二、索引与切片1、索引2、切片切出数组的前两行切出数组的前两列切出前两行的前两列切出以及第一行和第三行,第三列第四列第五列三、数组倒序将图片进行上下翻转（即将横坐标倒序）将图片进行左右翻转（即将列坐标倒序）四、联级操作1、按列拼接2、按行拼接3、镜像效果五、常用函数1、能

冷烬亿下·2022-12-22 10:43

python数据分析（EDA）三剑客（1）之numpy

文章目录0.Ndarray对象1.数组的创建(1)依据现有数据创建(列表、元组)(2)使用函数创建（arange,ones,zeros等）(3)从已知数据文件、函数中创建2.数组的索引与切片（1）整数索引（2）省略号`…`索引（3）整数数组索引：（4）整数数组与切片结合3.数组的操作（1）修改数组形状（2）翻转数组（3）连接数组（4）分割数组（5）数组元素的添加与删除4.numpy随机抽样（1）随

nanyidev·2022-12-22 10:38

python数据分析三剑客之numpy

numpyimportnumpyasnp用于处理数组的python库，也有在线性变换、傅里叶变换、矩阵领域工作的功能。使用numpy的原因：python中的列表处理速度很慢，numpy提供的数组对象比传统的python列表快50倍。numpy中的数组对象倍称为ndarray，它提供了很多支持性函数，使得ndarray非常容易。为什么numpy比列表快：与列表不同，numpy的数组被存储在内存中一个

YysJyj·2022-12-22 10:05

python数据分析02DataFrame的创建与基本操作

一.DateFrame创建数组、列表或元组构成的字典构造dataframearange构造dataframeimportnumpyasnpimportpandasaspd#数组,列表或元组构成字典构造DataFrame#构造一个字典data={'a':[1,2,3],'b':(4,5,6),'c':(7,8,9)}frame=pd.DataFrame(data)frame#index属性查看行索引

世杰589·2022-12-22 08:29

第一章|第二节 Python数据分析工具——关于Spyder与Jupyter Notebook的一些使用说明

目录二、Python数据分析工具1、关于Spyder的一些使用说明（1）保存为.py文件（2）运行（3）修改参数2、关于JupyterNotebook的一些使用说明（1）创建、重命名与保存.ipynb文件

是学数据分析的阿龙·2022-12-22 08:56

股票日收益率5日均值：python数据分析

下载数据国内有很多开源的金融数据库，下面以锐思数据库为例：读取数据importosimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportmath#读取os.chdir(r'G:\桌面文档\大三上\金融数据分析\实验2')date=pd.read_csv("RESSET_DRESSTK.csv",encoding='gb18030')输出看一下：调整日期

轩轩馒头铺·2022-12-22 01:36

【Python数据分析——使用matplotlib制作南丁格尔玫瑰图】

我辈李想·2022-12-21 22:06

python数据分析进阶

python学习笔记文章目录python学习笔记前言pandas入门[2/100]pandas数据读取pandas的数据结构Series仅有数据列表即可产生简单的Series在创建Series时指定索引使用字典创建Series根据标签索引查询数据dataframedataframe查询[2/100]pandas数据查询使用df.loc进行数据查询读取数据查询单个值使用值列表进行查询使用数值区间进行

grazieST·2022-12-21 17:07

Python数据分析与可视化(基础知识)

Python基础本文首先介绍一下做数据分析与可视化所必备的Python基础,涉及Python的组合数据类型、控制流以及常用的内置函数。数据类型我们将讨论数据处理常见的数据类型。Python中的列表Python中的字典Python中的集合Python中的列表列表是Python中常用的数据类型。列表中的元素是有序的，可变的，并且允许重复。我们可以用[]来创建一个列表。同时我们还可以对一个列表进行分割也

喵了个汪q·2022-12-21 09:55

python数据分析及可视化

某大型超市的年销售数据信息如下所示：从左往右的相应字段分别为：订单日期、订单编号、商品门类、采购地区、销售额、数量以及利润。首先导入所需要的库，并读取表格：importpandasaspdfrompyechartsimportMapimportmatplotlib.pyplotaspltdf=pd.read_csv("superstore_dataset.csv")之后查看字段对应的数据类型：df

Legolas~·2022-12-21 09:54

Python数据分析与可视化

笔记：demo2.py#dtype=dataTypedt=np.dtype('i1')#int8,int16,int32,int64四种数据类型可以使用'i1','i2','i4','i8'代替print(dt)dt=np.dtype('

青春向洋·2022-12-21 09:54

python数据分析与可视化

数据分析初始阶段，通常都要进行可视化处理。数据可视化旨在直观展示信息的分析结果和构思，令某些抽象数据具象化，这些抽象数据包括数据测量单位的性质或数量。本章用的程序库matplotlib是建立在Numpy之上的一个Python图库，它提供了一个面向对象的API和一个过程式类的MATLABAPI，他们可以并行使用。1、importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspl

宇文云初·2022-12-21 09:19

python数据分析做什么作业好_知识星球 | 说说我为什么要做『python数据分析』社群...

过去一段时间，很多人会问我：“现在的工作没有前途，该如何转行？”“我知道数据时代已经来了，我该如何学习，不让自己落伍？”“数据分析适用于生活和工作的方方面面，我要怎样提高数据分析能力呢？”“python虽然都说简单，可我依然不知道如何下手去学？”“我想学数据分析，可是sql、pandas、numpy、python、spark...内容太多，如何找重点学？”......其实大家的问题都比较类似，归纳

weixin_39854288·2022-12-21 07:53

python数据分析:Apply的使用

本文是《数据蛙三个月强化课》的第八篇总结教程，如果想要了解作者从转行后一直以来的思考，可以阅读**谈谈转行数据分析以及工作心得**。温馨提示：如果您已经熟悉apply函数的使用,大可不必再看这篇文章，或是之挑选部分内容一：Apply函数的用法1.apply函数的定义对于pandas包中，apply函数应该是用的较多的了。这里我们一起从函数的定义开始来学习。在juypter编辑器中输入**?df.a

凡人求索·2022-12-21 07:46

python数据分析入门之numpy与pandas库

python数据分析是很有意思的一门技术，实用性较强。接下来我会为大家介绍一下，python数据分析的两个基础库的入门知识。也把自己看的东西做个总结。

fighting_yifeng·2022-12-21 07:45

Python数据分析—numpy操作本地数据及合并多个表格

numpy操作本地数据及合并多个表格一、写入本地数据二、读取本地数据三、合并两个表格四、合并多个表格五、小练习练习1练习2练习3一、写入本地数据np.savetxt(fname)参数意思fname文件路径delimiter分隔符fmt写入文件的格式，例如：%d，%.2f，%.18econverters对数据预处理。{0:func}第0列进行func函数预处理header指定为表头scores=np

对流层的酱猪肘·2022-12-20 17:36

Pandas 数据清洗

“Pandas”这个名字引用了“面板数据”和“Python数据分析”，是由WesMcKinney在2008年创建的。Pandas的安装在控制台中输入以下命令pipinstal

胡小姜·2022-12-20 00:12

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