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【Python数据分析】实践编写篇1：用Python程序完成描述性统计分析需求

目录一、前言1.1关于描述性统计分析1.2本篇目的1.3提示二、程序内容的编写2.1导入数据与前期处理2.2描述性统计分析所要计算的数据2.3数据可视化2.3.1概述2.3.2思路2.3.3编写代码2.4补充内容三、完整代码与总结一、前言1.1关于描述性统计分析概括地来说，描述性统计分析就是在收集到的数据的基础上，运用制表和分类，图形以及计算概括性数据来描述数据特征的各项活动。重要的是，该方法主要

二十六夜.·2022-11-29 07:10

python数据分析选择判断题库-python二级考试考生必看

考试环境：Windows7操作系统，Python3.5版本。已经预装idle开发环境（没有pycharm、spyder）涉及到考试中需要使用的库，无需考生安装，已经安装调试完毕，考试全程采用物理断网，随机抽取试卷，后期全国统一评阅，评阅方式与Python123平台一致。考试类型：满分100，其中：选择题40分，其中含公共基础10分。操作题60分，包括基本编程题40分和综合编程题20分。考前准备有的

weixin_39589253·2022-11-28 21:00

Python数据分析之numpy数组全解析

1什么是numpynumpy是一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，也是大部分Python科学计算库的基础库，多用于大型、多维数据上执行数值计算。在NumPy中，最重要的对象是称为ndarray的N维数组类型，它是描述相同类型的元素集合，numpy所有功能几乎都以ndarray为核心展开。ndarray中的每个元素都是数据类型对象(dtype)的对象。ndarray中的每个元素在内

代码输入中...·2022-11-28 12:44

Python数据分析案例—淘宝用户行为分析

赛题与数据一、项目背景本数据报告以淘宝app平台为数据集，通过行业的指标对淘宝用户行为进行分析，从而探索淘宝用户的行为模式，具体指标包括：日PV和日UV分析，付费率分析，复购行为分析，漏斗流失分析和用户价值RFM分析。主要内容如下：用户行为分析：日访问量分析、小时访问量分析、不同行为类型用户pv分析用户消费行为分析：用户购买次数情况分析、日ARPPU、日ARPU、付费率、同一时间段用户消费次数分布

海星？海欣！·2022-11-28 11:51

银行信用卡客户价值分析（Python数据分析）

importpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.clusterimportKMeansdata=pd.read_csv(r'credit_card.csv',sep=',',encoding='gbk')print(data.columns)#1.处理信用卡异常值data1=data[data['逾期

小神龙q·2022-11-28 09:07

python相关性分析及画图,Python数据分析matplotlib可视化之绘图

Matplotlib是一个基于python的2D画图库，能够用python脚本方便的画出折线图，直方图，功率谱图，散点图等常用图表，而且语法简单。Python中通过matplotlib模块的pyplot子库来完成绘图。Matplotlib可用于创建高质量的图表和图形，也可以用于绘制和可视化结果。matplotlib是Python优秀的数据可视化第三方库，matplotlb.pyplot是绘制种类可

青楚的小世界·2022-11-27 17:48

python数据分析模块

python可以做数据分析，主要包括numpy，scipy，pandas，matplotlib，scikit-learn等等诸多强大的模块，在结合上ipython交互工具，以及python强大的爬虫数据获取能力，字符串处理能力NumPy（NumericalPython的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包。NumPy最重要的一个特点就是其N维数组对象（即ndarray），该对象是一个快速而灵活

初学小白Lu·2022-11-27 17:48

Python数据分析 2.Matplotlib绘图—常用统计图

Python数据分析2.Matplotlib绘图—常用统计图1.绘制散点图frommatplotlibimportpyplotaspltfrommatplotlibimportfont_managermy_font

Serein_txw·2022-11-27 17:12

python数据分析绘图

ROC-AUC曲线（分类模型）混淆矩阵混淆矩阵中所包含的信息Truenegative(TN)，称为真阴率，表明实际是负样本预测成负样本的样本数（预测是负样本，预测对了）Falsepositive(FP)，称为假阳率，表明实际是负样本预测成正样本的样本数（预测是正样本，预测错了）Falsenegative(FN)，称为假阴率，表明实际是正样本预测成负样本的样本数（预测是负样本，预测错了）Truepo

chj65·2022-11-27 17:40

python数据分析xlrd读取excel数据

文章目录1.安装xlrd2.常用xlrd的使用方式1.安装xlrdhttps://blog.csdn.net/m0_51777056/article/details/125746183?spm=1001.2014.3001.55012.常用xlrd的使用方式importxlrd#读取excel中的内容data=xlrd.open_workbook(r"007_服务器上架表.xlsx")#获取工作表

yourenk·2022-11-27 16:13

Python数据分析 ——Matplotlib数据可视化

⭐Matplotlib使用和Matlab中绘图方法类似，如果使用过Matlab会更容易理解一些。目录1.前言2.Matplotlib概念3.Matplotlib.pyplot基本使用3.数据展示3.1如何选择展示方式3.2绘制折线图3.3绘制柱状图3.3.1普通柱状图3.3.2堆叠柱状图3.3.3分组柱状图3.3.4饼图4.绘制子图1.前言数据展示，即数据可视化，是数据分析的第五个步骤，大部分人对

小浪宝宝·2022-11-27 15:06

python数据分析及可视化（六）Pandas的对齐运算、混合运算、统计函数、排序函数、处理缺失值及数据的存储与读取

对齐运算强调的是对齐和运算。NaN与任何数据进行操作结果都为NaN。在下图s1+s2的时候，只找两个中相同位置的内容进行运算，没有的自动填充为NaN，a与a的值相加，结果为0；s1中b为1，s2中没有b，默认为NaN，1+NaN结果为NaN；同理e,f,g结果都为NaN。对Series的操作直接运算得到的值是不真实的，可以用函数进行运算，在函数中指定参数，把缺失值改为0进行运算。在s1+s2的时候

hwwaizs·2022-11-27 10:03

python中的numpy库有什么优缺点_Python中Numpy库的基础知识点

本文的主要内容是根据MOOC中嵩天老师的Python数据分析与展示课程进行总结的，可供读者学习和复习numpy的基础知识点。

weixin_39540023·2022-11-27 09:39

Python数据分析入门--读取xlsx文件指定列

读取xlsx的整列数据很容易，但是要读取指定sheet的指定列，将这个当成参数设定，这个相信大多数程序员都不会，废话不多说，直接上代码：importxlrddefget_by_index(filename,colindex,by_index):data=xlrd.open_workbook(filename)#打开文件table=data.sheets()[by_index]#指定为哪一个shee

艺多不压身_临危能救命·2022-11-27 08:40

mooc_python数据分析及展示笔记_numpy|pandas|matplotlib基本使用

本文是在观看mooc课堂上的python数据分析展示课堂上记录的笔记，可供学习参考。1、numpy基础numpy数组的创建与变换一维数据：由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织。

VBpython·2022-11-27 00:23

量化交易python 文件_python数据分析与量化交易

第一章-学习之前的认知影响股价的因素1、公司自身因素2、心理因素3、行业因素4、经济因素5、市场因素6、政治因素金融量化投资量化投资的优势1、避免主观情绪，人性弱点和认知偏差，选择更加客观2、能同时包括多角度的观察和多层次的模型3、及时跟踪市场变化，不断发现新的统计模型，寻找交易机会4、在决定投资策略后，能通过回测验证其效果量化策略通过一套固定的逻辑来分析、判断和决策，自动地进行股票交易策略的周期

weixin_39737001·2022-11-27 00:22

python数据分析(一)——series和读取外部数据

系列文章目录：python数据分析(二)——DataFramepython数据分析(三)——pandas缺失值处理series和读取外部数据一、为什么要学习pandas？

kuluomi111·2022-11-27 00:15

Python数据分析-pandas进阶-2-DataFrame进阶

一、统计分析1.描述性统计min最小值max最大值mean平均值median中位数std标准差var方差cov协方差sem标准误差mode众数skew偏度kurt峰度quantile四分位数count非空值数目mad平均绝对离差importnumpyasnpimportpandasaspddf=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),columns=['a'

Caspian�·2022-11-26 22:48

Python数据分析来揭开神秘面纱… （附源代码）...

2018年，世界杯小组赛已经在如火如荼的进行中。在上篇文章的基础上【2018世界杯：用Python分析热门夺冠球队】，我们继续分析世界杯32强的实力情况，以期能够更进一步分析本次世界杯的夺冠热门球队。三十年河东三十年河西，对于世界杯而言，这个时间可能4年就足够。前几场爆冷，使得天台上已经拥挤不堪，跳水的股市更是让天台一度混乱。在文章开始之前，提醒大家：赌球有风险，看球须尽兴本文的重点是通过分析32

weixin_30776863·2022-11-26 17:31

python数据分析之Numpy

Numpy是python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可以用来储存和处理大型矩阵，比python自身的嵌套列表结构要高效的多。Numpy提供了许多高级的数值编程工具。Numpy的一个重要特性是他的数据组计算，是我们做的数据必不可少的一个包。导入python库使用关键字import，后面可以自定义库的简称，但是一般都将Numpy命名为np,pandas命名为pd。使用前一定要先导入Numpy包，

流年ꦿ·2022-11-26 15:41

【Python】数据分析之numpy包

numpy使用示例前言示例代码参考资料前言numpy，全称numericpython，是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库，是python数据分析中最基础的工具。

Beb1997·2022-11-26 15:04

Lawliet|Python学习笔记——numpy库

1.numpy库认知Numpy：表达N维数组的最基础库库由c语言实现，Python来接口使用，计算速度优异是Python数据分析及科学计算的基础库，支撑Pandas等提供直接的矩阵运算、广播函数、线性代数等功能

LawlietCrystal·2022-11-26 13:07

Python——Numpy学习笔记

文章目录基础概念列表和数组高维数据什么是NumpyNumpy的引用Python数据分析发展史Python数据分析生态示例代码知识卡SciPymatplotlibpandasCPythonJupyterIPythonSymPyScikit-learn

河西剑客·2022-11-26 13:32

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。

进击的码农！·2022-11-26 09:21

Python数据分析基础: 异常值检测和处理

作者：东哥起飞公众号：Python数据科学上一篇分享了关于数据缺失值处理的一些方法，链接如下：【Python数据分析基础】:数据缺失值处理本篇继续分享数据清洗中的另一个常见问题：异常值检测和处理。

Python数据科学·2022-11-26 05:40

行业大数据期末复习

本文参考：https://blog.csdn.net/qq_44616044/article/details/118434965题型：选择判断简答案例分析行业大数据第一章绪论第二章数据采集与治理第三章Python

半儿~·2022-11-26 02:35

学习Python要学习哪些课程？

通过学习Python数据分析与应用课程，可以掌握Python进行科学计算、可视化绘图、数据处理，分析与建模、构建聚类、回归、分类模型的主要方法和技能，并为后续相关课程学习及将来从事数据分析挖掘研究、数据分析工作奠定基础

泰迪智能科技·2022-11-26 00:01

The dependency target "pycaffe" of target "pytest" does not exist

基础的也能正常使用，可能存在某些我还没接触到的未知问题解决方案：少了numpy库，安装上去就可以了；为了避免默写未知的不可描述的问题，可以把numpy，matplotlib，scipy一起安装上去，学过Python

gaoenyang760525·2022-11-25 23:37

小白也能上手的Python数据分析+可视化实战项目，确实强大，看完我惊呆了

最近几年，数据分析可真是太火了。阿里、字节等互联网巨头基于大数据打造的商业模式获得巨大成功，使得**“数据思维”、“数据能力**”迅速成为衡量职场人能力的核心指标，专业数据分析师也成为炙手可热的香饽饽。于是，无论是想提升职场竞争力的运营、产品经理、HR、会计等职场人，还是想成为高薪专业数据分析师的应届生、转行者，大家纷纷开启了数据分析学习之路。不过，大家在学习过程中，很容易被这些问题卡住：1，学习

qq_51082517·2022-11-25 20:39

Python数据分析与可视化(数据分析)

数据分析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#创建列名列表names

喵了个汪q·2022-11-25 20:38

Python数据分析与可视化案例解析

题目需求描述已知两个Excel表格：学生基本信息表、期末考试成绩表分别用于存放学生的基本信息（包括姓名、性别、班级）和学生的期末成绩（包括姓名、语文、数学、英语、总分），部分数据如下图所示（完整数据见学生基本信息表.xls、期末考试成绩表.xls），完成以下操作。（1）编写程序读取两张表中的数据，并将其根据姓名进行合并，然后将合并后的数据按照总分从高到低进行排序，总分相同时，根据英语成绩从高到低排

高成珍·2022-11-25 20:03

python数据科学指南pdf_Python数据科学指南 PDF 清晰扫描版

给大家带来的一篇关于Python数据分析相关的电子书资源，介绍了关于Python数据科学指南、Python数据科学方面的内容，本书是由人民邮电出版社出版，格式为PDF，资源大小62.3MB，Gopi编写

weixin_39876145·2022-11-25 18:13

Pandas入门笔记

笔记参照课程唐宇迪python数据分析与机器学习实战笔记方便自己今后回顾和查看，需要详细了解各自Pandas操作，建议学习上述课程Pandas数据结构pandas是基于numpy的数据处理库。

Sehr_Gut·2022-11-25 17:32

Python数据分析pandas入门练习题（五）

Python数据分析基础PreparationExercise1-GroupByIntroduction:Step1.ImportthenecessarylibrariesStep2.Importthedatasetfromthis

Geek_bao·2022-11-25 17:57

python数据分析算法调用_Python PLS算法的实现并调用

PythonPLS算法的实现并调用所属分类：其他开发工具：Python文件大小：3KB下载次数：5上传日期：2020-04-2415:43:35上传者：wwisgreat说明：偏最小二乘法是一种新型的多元统计数据分析方法，于1983年由S.Wold和C.Albano等人首次提出。偏最小二乘法实现了，在一个算法下，可以同时实现回归建模（多元线性回归）、数据结构简化（主成分分析）以及两组变量之间的相关

weixin_39877166·2022-11-25 07:00

【Python中统计矩阵元素个数 numpy.size()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中统计矩阵元素个数numpy.size()函数●选择题下面的代码的结果是

刘经纬老师·2022-11-25 07:57

【笔记】2022.06.20 python数据分析三大神器numpy、pandas、matplotlib

0.引入案例RIGHTExample：names=['孙悟空','李元芳','白起','狄仁杰','达摩']courses=['语文','数学','英语']importrandomscores=[[random.randrange(60,101)for_inrange(3)]for_inrange(5)]print(scores)#[[100,97,76],[91,79,66],[84,78,71

Sprite.Nym·2022-11-25 07:59

智科Python数据分析期末考试最后的编程大题训练（往年题）

主要练好PPT上的一些实现（跟着打肯定没问题）再试试把后面综合性的什么查缺项、插入等等这些搞定就行。最后是去年后面的题目类型：（仅供练习）最后应该是有简答题、填空题、和编程大题先给出过程考核相关题目期末大题题目：最终大题题型：

华电第一深情·2022-11-25 05:20

航空公司客户价值分析的实验报告

航空公司客户价值分析的实验报告提示参考书：张良均《Python数据分析与挖掘实战》等。数据文件：课本自带数据。使用软件：Pycharm。类别：实验。

xu_yushu·2022-11-25 03:19

Python数据分析课--第七节 Matplotlib---扇形图箱型图雷达图

扇形图介绍扇形图，用整个圆表示总数，用圆内各个扇形的大小表示各部分数量占总数的百分数。扇形图绘制扇形图通过pie()函数绘制•plt.pie(x,explode=None,labels=None)•x扇形数据•explode设置某几个分块是否要分离饼图•labels每块扇形标签•autopct百分比数据标签•shadow是否显示阴影•plt.pie()有3个返回值•patches绘制饼图每一块的对

MiStonebridge·2022-11-25 02:57

python ValueError: The number of FixedLocator locations(6), usually from a call to set_ticks, does

实验内容见教材（《Python数据分析与挖掘实战》张良均等著（第一版，白色封面的那版））Page178的实验一及实验二。

co0ker·2022-11-25 02:24

Python数据分析（4）：jieba分词详解

文章目录jieba分词器1.jieba分词器的分词模式说明（1）精确模式（2）全模式（3）搜索引擎模式（4）Paddle模式2.jieba分词器的基本用法（1）三种模式案例（2）词性标注（3）识别新词：HMM参数（4）搜索引擎模式分词：cut_for_search()函数3.调整词典（1）使用自定义词典：load_userdict()函数（2）动态修改词典：add_word()、del_word(

zdb呀·2022-11-24 20:35

Python数据分析与可视化期末简答题复习

1、可视化数据分析主要用了哪些图表，说明其作用和意义。①柱状图：用于做比较。②折线图：用于看数据变化的趋势。③饼状图：用于看各部分的占比。④散点图：用于二维数据的比较。⑤气泡图：用于用户三维数据的比较。⑥雷达图：用于四维以上数据的对比。2、说明数据挖掘与数据可视化分析的区别与联系。数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析。广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘，我们常说的数据分析就是指

涛涛涛不淘·2022-11-24 13:43

Python数据分析与应用_从数据获取到可视化题库及答案

第1章习题填空题的目的在于将隐藏在一大批看似杂乱无章的数据信息集中提炼出来有用的数据。中包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。JupyterNotebook是一个支持代码、数学方程、可视化和Markdown的Web应用程序。判断题数据分析是一个有目的地收集和整合数据的过程。（）Python是一门胶水语言，可以轻松地操作其它语言编写的库。（）如果要卸载指定环境中的包，则直

高校知识店铺合集汇总·2022-11-24 11:50

【Python数据分析】数据挖掘建模——分类与预测——决策树

决策树是一种树状结构，它的每一个叶节点对应着一个分类，非叶节点对应着在某个属性上的划分，根据样本在该属性上的不同取值将其划分成若干个子集。构造决策树的核心问题是在每一步如何选择适当的属性对样本做拆分。常见的决策树算法如下：决策树算法算法描述ID3算法在决策树各级节点上，使用信息增益的方法作为属性的选择标准C4.5算法ID3的改进版，使用信息增益率来选择节点属性。ID3只适用于离散的描述属性，而C4

阿丢是丢心心·2022-11-24 09:13

python 多项式回归假设检验_快速入门 Python 数据分析实用指南

那么作为一个新手小白，该如何快速入门Python数据分析呢？下面根据数据分析的一般工作流程，梳理了相关知识技能以及学习指南。

tomorrow-77·2022-11-24 06:20

快速入门 Python 数据分析实用指南