python数据分析

python爬虫和数据可视化,Python数据分析可视化

如何使用python爬取知乎数据并做简单分析一、使用的技术栈：爬虫：python27+requests+json+bs4+time分析工具：ELK套件开发工具：pycharm数据成果简单的可视化分析1.性别分布0绿色代表的是男性^.^1代表的是女性-1性别不确定可见知乎的用户男性颇多。二、粉丝最多的top30粉丝最多的前三十名：依次是张佳玮、李开复、黄继新等等，去知乎上查这些人，也差不多这个排名，
普通网友·2022-12-11 08:55

【python数据分析】：数据预处理之异常值分析

异常值是指样本中的个别值，其数值明显偏离其余的观测值。异常值也称离群点，异常值的分析也称为离群点的分析。异常值处理方法：删除/修正填补。本文主要是介绍如何找到异常值并将其可视化【异常值分析】。3σ原则：如果数据服从正态分布，异常值被定义为一组测定值中与平均值的偏差超过3倍的值→p(|x-μ|>3σ)≤0.003data=pd.Series(np.random.randn(10000)*100)#正
斑点鱼 SpotFish·2022-12-10 15:35

Python数据分析之数据预处理

mportpandasaspdimportnumpyasnpimportrandomasrndimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportwarningswarnings.filterwarnings('ignore')importmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['f
恶霸程序员388·2022-12-10 15:30

Python数据分析项目案例

第一部分：数据类型处理数据加载字段含义：user_id:用户IDorder_dt:购买日期order_product:购买产品的数量order_amount:购买金额观察数据查看数据的数据类型数据中是否存储在缺失值将order_dt转换成时间类型查看数据的统计描述在源数据中添加一列表示月份:astype('datetime64[M]')df=pd.read_csv('./data/CDNOW_ma
代码输入中...·2022-12-10 15:50

Python房价分析和可视化＜anjuke二手房＞

Python房价分析和可视化＜anjuke二手房＞本文是Python数据分析实战的房价分析系列，本文分析二线城市贵阳的二手房。数据获取本文的数据来源于2022年7月anjuke的二手房数据。
小斌哥ge·2022-12-10 13:24

Python房价分析和可视化＜fangtianxia新房＞

Python房价分析和可视化＜fangtianxia新房＞本文是Python数据分析实战的房价分析系列，选择了二线城市贵阳。数据获取本文的数据来源于2022年8月房天下的新房数据。
小斌哥ge·2022-12-10 13:24

轻松学Python数据分析4-数据可视化图表

言归正传，经过了01-03这3篇文章的积累，相信大家对Python数据分析也有了一定的认知，今天
Ofter数据科学·2022-12-10 13:54

python数据分析之云雨图（箱型图+分布图+散点图）

图效果代码实现1、导入包importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportptitprinceaspt2、读取.csv文件df=pd.read_csv('D:/driver/Analysis/jiangwei.csv')#读取csv文件df1=df[df.carId<=2235]#取数据df数据3、绘制云雨图dy
半甜田田·2022-12-10 07:20

python-pandas自学笔记

跟着孙兴华学习Pandas大数据分析入门课（B站）参考资料：https://pan.baidu.com/s/162dV7YSt3KkRFIGnrLGmUg提取码:2545pandas中文官网：Pandas:强大的Python
鑫仔_要变强·2022-12-10 07:53

Python数据分析入门笔记2——pandas数据读取

系列文章目录Python数据分析入门笔记1——学习前的准备Python数据分析入门笔记系列文章目录前言一、用pandas读取文件1.从CSV和TXT文件中读取数据2.从Excel文件中读取数据二、用pandas
奥特曼打小白·2022-12-10 07:51

整理了6个Python经典项目（python爬虫、python人工智能、python数据分析、python web、python办公自动化、python游戏），送给正在求职的你

前言职场中一贯有“金三银四”、“金九银十”的说法。尤其是3、4月刚过完年后，很多企业的员工会选择离职，大量空缺职位被放出，同时HR招聘压力增大，求职者往往可以借此机会，获得一个更好的报价。如果你是一名正在求职或准备跳槽的程序员，不妨趁着这两个月时间好好准备一下。而在程序员的求职中，「项目经历」往往是最重要的一环，它能最直观地体现你的编程能力。对于在校生来说，一个好的「项目经历」甚至可以等同于工作经
科技晨晨·2022-12-10 04:56

【Python数据分析】二手车价格预测

标题实验分析与设计思路（1）读入数据（2）分析数据格式和确定使用的模型（3）数据预处理（4）使用所选模型进行测试并改进（5）应用不同算法（模型）对比效果（6）使用集成学习算法提升回归效果（7）网格搜索调参数使用的函数库和初始化importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportwarn
SaynHolems·2022-12-09 12:40

Python数据分析入门笔记6——数据清理案例练习

系列文章目录Python数据分析入门笔记1——学习前的准备Python数据分析入门笔记2——pandas数据读取Python数据分析入门笔记3——数据预处理之缺失值Python数据分析入门笔记4——数据预处理之重复值
奥特曼打小白·2022-12-09 12:02

Python数据分析训练营——Python数据分析之Panads-1

文章目录python数据分析之Panads-11.1Panads基本介绍Pandas基本数据结构1.2Pandas库的series类型索引——数据的行标签值1.3Pandas库的DataFrame类型查看数据头尾数据下标
WTcrazy _·2022-12-09 12:59

入门python数据分析最好的实战项目_最适合入门的Python数据分析实战项目

微信公众号：「Python读财」如有问题或建议，请公众号留言伴随着移动互联网的飞速发展，越来越多用户被互联网连接在一起，用户所积累下来的数据越来越多，市场对数据方面人才的需求也越来越大，由此也带火了如数据分析、数据挖掘、算法等职业，而作为其中入门门槛相对较低、工资高于大多传统行业岗位的数据分析一职，则成为了许多想转行进入数据领域的同学的首要选择。那么在现在的互联网寒冬下，数据分析岗位是什么行情呢？
weixin_39892447·2022-12-09 11:24

python案例分析大学生薪资_Python数据分析实战：解密数据分析师的薪资和需求

前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。作者：CPDA数据说喜欢的朋友欢迎关注小编，除了分享技术文章之外还有很多福利，私信“学习资料”可以领取包括不限于Python实战演练、PDF电子文档、面试集锦、学习资料等。常言道，一入数分深似海...本文将以数据分析的方式对这个行业展开调研，尽可能让正在从事或有兴趣想加入这个行
weixin_39614874·2022-12-09 11:53

Python中求最大值和最小值max()函数、min()函数

【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中求最大值和最小值max()函数、min()函数●选择题以下python
刘经纬老师·2022-12-09 05:41

Python输出字典的键和值

【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输出字典的键和值items()方法●选择题请问以下Python代码输出的结果是什么
刘经纬老师·2022-12-09 05:41

Python按照指定的分隔符拆分字符串split()函数

【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按照指定的分隔符拆分字符串split()函数●选择题以下程序运行的结果为
刘经纬老师·2022-12-09 05:11

Python中缺失值的填充fillna()函数

【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中缺失值的填充fillna()函数●选择题以下关于df.fillna(
刘经纬老师·2022-12-09 05:11

python四维数组_Python数据分析--1.1Numpy多维数组的创建与访问

在人工智能领域，很多的数学运算采用的都是NumPy这个库，本节课我们将从NumPy的基本使用开始，逐渐的去解决掉那些数学问题，让Python与数学深度的结合在一起。NumPy的本质还是一个多维的数组对象，看到这句话的你，一定会有一个疑问。它的原因是这样的，虽然我们之前学习过的数组对象和NumPy的数据表示看似一样，但是数组是无法直接参与数值运算的。而NumPy提供了非常多的科学计算方法，给我们提供
weixin_39674978·2022-12-09 02:21

【Python数据分析实战】豆瓣读书分析(含代码和数据集)

@[TOC]豆瓣一.导入数据数据集：链接：douban.csv提取码：pmls#加载需要使用的库importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#读取数据df=pd.read_csv(r'/PythonTest/Data/book_douban.csv',index_col=0)#查看前十行df.head(10)```![在这里
CHRN晨·2022-12-09 01:58

Python数据分析与应用学习笔记1

NumPy数值计算基础1.NumPy数组对象ndarray创建数组对象数组数据类型转换生成随机数random模块常用随机数生成函数通过索引访问数组一维数组的索引多维数组的索引展平数组组合数组切割数组2.NumPy矩阵与通用函数创建与组合矩阵矩阵的运算3.NumPy统计分析读取文本格式的数据直接排序间接排序去重与重复数据常用的统计函数)1.NumPy数组对象ndarray创建数组对象1．数组属性：n
zczczcc·2022-12-08 23:50

《Python数据分析与应用》第6章 使用sklearn构建模型 实训部分

《Python数据分析与应用》第6章使用sklearn构建模型实训部分((源于大学课程python数据分析))实训1使用sklearn处理wine和wine_quality数据集1.使用pandas库分别读取
freetozn·2022-12-08 23:19

《Python数据分析与应用》第4章Pandas统计分析（1） 实训部分

《Python数据分析与应用》第4章Pandas统计分析（1）实训部分（源于大学课程python数据分析)实训1读取并查看P2P网络贷款数据主表的基本信息1.利用read_csv读取P2P网络贷款数据主表
freetozn·2022-12-08 23:49

《Python数据分析与应用》第4章Pandas统计分析（2） 实训部分

《Python数据分析与应用》第4章Pandas统计分析（2）实训部分（源于大学课程python数据分析）实训3使用分组聚合方法进一步分析用户信息更新表和登录信息表1.根据read_csv提出数据2.使用
freetozn·2022-12-08 23:49

《Python数据分析与应用》第5章使用Pandas进行数据预处理 实训部分

《Python数据分析与应用》第5章使用Pandas进行数据预处理实训部分(源于大学课程python数据分析)实训1合并线损、用电量趋势与线路告警数据1.读取两表2.查看两表形状3.以ID和date两个键值作为主键进行内连接
freetozn·2022-12-08 23:49

python数据分析与应用课后实训_python数据分析与应用

python数据分析与应用笔记使用sklearn构建模型1.使用sklearn转换器处理数据importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler
weixin_39753260·2022-12-08 23:18

Python数据分析与应用------数据分析概述

Python数据分析与应用1.1数据分析概述1.认识数据分析数据分析的概念数据分析的流程了解数据分析应用场景1.客户分析2.营销分析:3.社交媒体分析4.网络安全5.设备管理6.交通物流分析7.欺诈行为检测了解数据分析常用工具
比格丽巴格丽抱·2022-12-08 23:18

Python数据分析与应用

1、JupyterNotebook常用功能快捷键“Esc”键：进入命令模式“Y”键：切换到代码单元“M”键：切换到Markdown单元“B”键：在本单元的下方增加一单元“H”键：查看所有快捷命令“Shift＋Enter”组合键：运行代码2、掌握NumPy数组对象ndarray打开numpy:先打开anacondaprompt，输入cd+空格+要保存在文件夹的路径，回车；再输入jupyternote
夜里有星星·2022-12-08 23:47

《Python数据分析与应用》第7章 机器学习模型的应用 实训部分

《Python数据分析与应用》第7章机器学习模型的应用实训部分(源于大学课程python数据分析)【目的及要求】以股票价格预测为主题，利用所学的机器学习方法建立模型对股价进行预测，股票价格既可以是个股价格
freetozn·2022-12-08 23:46

数据分析是什么？数据分析的现状是什么？

本文内容来自书籍《对比Excel，轻松学习Python数据分析》，此书已经加入VIP会员权益中，只要是VIP会员即可免费阅读上千门电子书，点此购买会员数据分析是什么数据分析是指利用合适的工具在统计学理论的支撑下
好书精选·2022-12-08 20:12

python数据分析—删除value=0的行

文章目录前言一、数据处理二、删除某行方法的使用1.删除全行都是为0的行2.用nan替换零，然后删除所有行中数据都为nan的行。之后，将nan替换为零。3.删除某行中某个值为0的行4.使用lambda函数来删除行前言拿到一堆数据，首先我们是要对其进行数据的预处理，其中数据存在一些值为空或者是我们不想要的数据，对其进行删除或者是修改数据值。下面是对于该例子进行删除和修改：>>>dfout[]:sala
小白只对大佬的文章感兴趣·2022-12-08 17:40

python数据分析之环境搭建——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
Python_chichi·2022-12-08 14:51

Python的数据分析中交叉验证

【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的数据分析中交叉验证●选择题以下说法错误的是：A交叉验证可以更好地评估模型的泛化能力
刘经纬老师·2022-12-08 13:00

python数据分析实战案例logistic_Python数据分析：Logistic回归

（一）准备工作1.编程环境：Python3.5.2(使用其自带的IDLE，并已经配置好环境变量)，win10。2.使用到的包：matplotlib,Pandas,sklearn,OrderedDict,NumPy,imp,math,random。（注：可用pipinstallxxx直接安装，有问题就直接搜索引擎解决）。其中imp,math,random不需要另外安装。3.数据来源：4.参考资料：a
weixin_39831493·2022-12-08 12:16

Python数据分析（7）----Apple公司股价数据分析

本次实验内容为餐饮订单数据的分析，数据请见：https://pan.baidu.com/s/1tL7FE5lxs-gb6Phf8XRu_Q，文件夹：data_analysis，下面的文件：appl_1980_2014.csv本次实验主要是对python中的数据进行基本操作。代码为：#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-importpandasaspdimpo
我这一次·2022-12-08 12:35

python数据分析-分组把DataFrame列转行

问题：遇到了一个问题是需要根据DataFrame中的某一列把对应另一列的数据由列转为行。一、数据展示a=pd.DataFrame({'name1':['a','a','b','c','b','a','b','a','c','c'],'name2':['张三','张三','张三','李四','李四','李四','王五','王五','王五','王五']})display(a)目标样式：二、解决思路1、
数据微醺·2022-12-08 07:40

Python数据分析与展示（一）：Numpy库入门-NdArray的生成，属性，方法，转换等

一、Numpy库简介NumPy是使用Python进行科学计算的一个基本库，其中机器学习的大部分算法都是调用该库实现。主要包括以下功能：一个强大的N维数组对象Array；用于集成C/C++和Fortran代码的工具；实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。相对于python自带的计算和存储方式而言，Numpy的方法效率更高，占用空间更小，是一个非常好的工具包。二、Numpy生成Ndarray对象
温别Serein·2022-12-08 05:21

Pandas中常见的数据运算 | 图解Pandas-图文第5篇

Pandas是Python数据分析中用的最多的工具，为了大家能够更好地学习
Python数据之道·2022-12-08 04:43

Python数据分析学习系列 六 数据加载、存储与文件格式

Python数据分析学习系列六数据加载、存储与文件格式资料转自（GitHub地址）：https://github.com/wesm/pydata-book有需要的朋友可以自行去github下载访问数据是使用本书所介绍的这些工具的第一步
天涯尽头黄鹤楼·2022-12-07 20:45

Python小工具（2）-----数据分析（sweetviz库的使用）

Python数据分析：图表美观清晰，自带对比功能sweetviz库的使用1.库的安装2.基本使用语法3.分析单个数据（及其可选的目标功能）4.两个数据对比（如：测试集vs训练集）5.比较同个数据中两个子集
飞在天空中的狗·2022-12-07 18:00

Python小工具（3）----- 学术论文快速作图（不同期刊格式图表）

Python数据分析：图表美观清晰，自带对比功能安装使用示例本文转自Github点此进入传送门来自于哈佛天文研究所博士后自己制作的小工具，主要是在matplotlib上增加的一些小功能，支持调用不同期刊要求的格式进行作图图示及翻译部分引用量子位公众号推送文章安装
飞在天空中的狗·2022-12-07 18:00

python数据展示_python数据分析及展示（二）

一、Matplotlib库入门1.Matplotlib库的介绍Matplotlib库由各种可视化类构成，内部结构复杂，受Matlab启发matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令子库，相当于快捷方式importmatplotlib.pyplotaspltplt.plot([3,1,4,5,2])plt.plot()只有一个输入列表或数组时，参数被当作Y轴，X轴以索引自动生成plt
weixin_39620535·2022-12-07 14:26

python数据分析与展示答案_Python数据分析与展示 | 课程综合测试(客观题)

1单选(1分)一般说，numpy-matplotlib-pandas是数据分析和展示的一条学习路径，哪个是对这三个库不正确的说明？A.pandas仅支持一维和二维数据分析，多维数据分析要用numpyB.matplotlib支持多种数据展示，使用pyplot子库即可C.numpy底层采用C实现，因此，运行速度很快D.pandas也包含一些数据展示函数，可不用matplotlib正确答案：A2单选(1
weixin_39616339·2022-12-07 14:25

pyplot的基础使用

学习目标：学习python数据分析与展示所采用到的课程链接是北理-Python数据分析与展示-Numpy、Matplotlib、Pandas学习内容:函数使用说明plt.plot(x,y,fmt,…)坐标图
无你想你·2022-12-07 13:23

《Python数据分析与展示》-pyplot学习笔记05

pyplot的基础图标函数pyplot的基础图标函数函数说明plt.plot(x,y,fmt,…)绘制一个坐标图plt.boxplot(data,notch,position)绘制一个箱形图plt.bar(left,height,width,bottom)绘制一个条形图plt.barh(width,bottom,left,height)绘制一个横向条形图plt.polar(theta,r)绘制极坐
nodoself·2022-12-07 13:22

Python数据分析和展示

Matplotlib库介绍matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令字库，相当于快捷方式。导入方式如下：importmatplotlib.pyplotaspltplt.savefig()将输出图形存储为文件，默认PNG格式，可以通过dpi修改输出质量。实例：importmatplotlib.pyplotaspltplt.plot([3,1,4,5,2])plt.ylabel("G
alive four·2022-12-07 13:44

pyplot 基础图表函数概述-python数据分析与展示单元5（嵩天）

Matplotlib.pyplot基础图表函数pyplot饼图的绘制用plt.pie()函数importmatplotlib.pyplotaspltlabels='Math','English','Chinese','Chemistry'sizes=[15,20,35,30]explode=(0,0,0.1,0)plt.pie(sizes,explode,labels=labels,autopct
Jmila·2022-12-07 13:43

神了！用Python预测世界杯决赛，发现准确率还挺高！

今天小编就通过Python数据分析以及机器学习等方式来预测一下谁能获得最后的冠军，当然最后预测出来的结果也仅仅只是作为一种参考，并不代表最后真实的结果。
菜鸟学Python·2022-12-07 10:10
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