python数据分析第43页

Python数据分析29——seaborn可视化（五）之琴形图

Py.ziMing·2022-09-04 07:58

Python数据分析与挖掘进阶篇3——数据的预处理（清洗、集成、变换）附实例！

阅读提示本文主要介绍数据分析与挖掘中的数据预处理知识点：包括各类数据缺失值填充、数据类型转换、函数值转换、贝叶斯插值法等目录阅读提示四、数据的预处理1、数据清洗2、数据集成3、数据变换四、数据的预处理在数据挖掘中，海量的原始数据中存在着大量不完整(有缺失值)、不一致、有异常的数据，严重影响到数据挖掘建模的执行效率，甚至可能导致挖掘结果的偏差，所以进行数据清洗就显得尤为重要，数据清洗完成后接着进行或

高羊羊羊羊羊杨·2022-09-02 10:41

【Python数据分析学习实例】pandas库数据预处理

问题描述如数据表字段（工号，姓名，性别[男/女]，省份[自定义]，学历[大专/本科/硕士/博士]，工资[自定义金额]，消费[自定义金额]，存款[自定义金额]）。工号姓名性别省份学历工资消费1001张三女湖南博士100005000······要求如下：自定义数据及文件格式。能够存取数据文件。不少于3种数据处理方式（自定义常规处理方法）。根据结果进行绘图（样式不能相同）。代码实现实验结果完整代码imp

逃离地狱的恶魔·2022-09-02 10:41

Python数据分析与机器学习23-决策树项目实战

文章目录一.数据集介绍二.使用sklearn构建决策树三.调参3.1树模型参数参考：一.数据集介绍我们使用sklearn官方的数据集:Californiahousingdataset代码:importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportfetch_california_housingfromsklearni

只是甲·2022-09-01 07:16

「Python数据分析系列」2.快速掌握Python编程基础

数据与智能·2022-08-31 07:55

python数据分析收获与心得体会_初次数据分析--我的心得体会

现在十分流行做个斜杠青年，也就是跨界，但是这一课，猴子老师首先提醒我们，跨界想成功就要先在某个领域里做成一件事情，用专业水平去做，才能去想跨界。是要去跨界？还是要聚焦？首先需要判断自己是否具有不可替代的核心竞争优势。使自己具有不可替代性，就可以增加自己的收入。数据分析常用模块有三个：numpy：矩阵计算等数学计算，pandas：基于numpy的数据分析工具，使用数据框对表结构的数据进行分析，mat

一颗孤寂的树·2022-08-30 07:24

Python数据分析--Matplotlib绘图--柱状图

Matplotlib中的柱状图柱状图简介柱状图可以非常清楚的反应出数据的多少,数据的分布情况,数据数量的对比.柱状图的代码实现.importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams["font.sans-serif"]="SimHei"#设置支持中文字体#matplotlib本身支持负号显示的。增加了支持中文显示，负号不能正常显示plt.r

扁舟钓雪·2022-08-30 07:18

python像sql一样处理数据_【Python实战】Pandas：让你像写SQL一样做数据分析（一）...

1.引言Pandas是一个开源的Python数据分析库。

weixin_39576127·2022-08-26 07:30

Python返回数组中指定行列最大值的索引Numpy.argmax()方法

【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返回数组中指定行列最大值的索引Numpy.argmax()方法●选择题以下关于

前端的哭·2022-08-25 15:13

get数据技能

今天小编就盘点了一下有关数据的图书，有一本免费码农杂志，三本R，三本数据科学，还有数据采集、数据清洗、数据挖掘、python数据分析、spark数据分析……，最后还有一本非技术数据分析的书。

turingbooks·2022-08-25 14:24

python网课答案查询_Python数据分析(方睿)_章节测验,期末考试,慕课答案查询公众号...

[单选]近松门左卫门撰写的“国姓爷战役”是以哪一位外国人为原型进行创作的。()[单选]元禄文化的代表绘画“回首美人”是谁的名作？()[问答题,简答题]影响酯交换率的因素有哪些？[问答题,简答题]为什么拉伸过的丝束要重叠后再进入卷曲机？[单选]新选组活跃在哪个时代？()[单选]日本人最喜爱的花是()。[单选]初生纤维线密度偏大，可能的原因是()。[单选]下列选项中，正确的纺丝工艺流程是()。[单选]

weixin_39950470·2022-08-25 13:04

data transformation python_Python数据分析(方睿)

1.Python环境Python平台/IDE下载：Anaconda官网下载地址：https://www.anaconda.com/distribution/【说明】安装Anaconda后使用其中的Spyder，也可使用Anaconda中包含的JupyterNotebook(Anaconda装好后直接启动后可使用，可将所有代码和执行结果存放于一个ipynb文件中，且能编辑和重新执行代码，还支持Mar

weixin_39760919·2022-08-25 13:03

《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）》笔记11：第五章矩阵和通用函数1

本章我们将学习矩阵和通用函数（universalfunctions，即ufuncs）的相关内容。矩阵作为一种重要的数学概念，在NumPy中也有专门的表示方法。通用函数可以逐个处理数组中的元素，也可以直接处理标量。通用函数的输入是一组标量，输出也是一组标量，它们通常可以对应于基本数学运算，如加、减、乘、除等。我们还将介绍三角函数、位运算函数和比较函数。第五章矩阵和通用函数5.1矩阵在NumPy中，矩

mighty13·2022-08-25 07:20

Python数据分析(6)-numpy广播机制

numpy的广播机制旨在提供一种当被处理数组维度大小不一样时仍然能计算的机制。首先要明白，在数组（或者说是向量，数组的本质就是多维向量的组合）计算时，除了一些特殊的计算（点乘等），其他操作都是元素一一对应的操作，它要求被处理的数组的维度以及每个维度大小相等。但是，许多计算中，想要一个维度对其他所有维度操作，此时被操作的数组的大小不一样，但numpy采用广播机制来处理这个问题。importnumpy

追蜗牛的coder·2022-08-25 07:49

pandas读取excel详细保姆级教学-python数据分析系列

文章目录原始函数读取步骤定义Excel的路径确定sheet_name确定header，用哪一行作列名自定义列名确定列编号index_col必备方法converters，强制规定列数据类型听说点进蝈仔帖子的都喜欢点赞加关注~~老规矩，官网附上，建议大佬直接看官网https://pandas.pydata.org/https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/io

易烊千蝈·2022-08-24 07:44

Python数据分析与机器学习20- 逻辑回归项目实战4-模型评估方法:混淆矩阵

文章目录一.模型评价指标——Precision/Recall1.1准确率、精确率、召回率、F值对比1.2精确率、召回率计算公式1.2.1精确率计算公式1.2.2召回率计算公式1.2.3F1score指标1.3代码二.模型评估——混淆矩阵（ConfusionMatrix）2.1案例4.2代码实现4.2.1在下采样测试集中计算4.2.2在所有样本的测试集中计算参考：一.模型评价指标——Precisio

只是甲·2022-08-24 07:41

Python数据分析宝藏地带

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~最近发现了一个自学Python数据分析的好地方，这里的原创文章高达200+篇，大家一起来看看，可以关注学习起来喔❤️公众号的原创文章涉及

尤尔小屋的猫·2022-08-24 07:37

Python数据分析之pandas（保姆级教程）

一、前言一般情况下，numpy总是和pandas一起出现。如果numpy处理的数据类似于list类型的话，那么pandas处理的数据就类似于dictionary类型。二、前提准备使用pandas的话，需要将pandas这个第三方包，提前下载到你的python解释器中。（1）Win+R，输入cmd，然后点击确定（2）在Windows的终端中输入如下命令，然后回车pipinstallpandas三、具

时代&信念·2022-08-24 07:55

【Python数据分析与可视化】Pandas统计分析-实训

【Python数据分析与可视化】Pandas统计分析-实训文章目录【Python数据分析与可视化】Pandas统计分析-实训导包读取数据分析数据1、查看数据的描述和统计信息；2、修改列名为汉字，并显示前

Provence°_博·2022-08-23 14:29

Python数据分析案例06——现代人的婚育意愿调查分析(基于逻辑回归模型和问卷数据)

如今中国的人口生育率已经是越来越低，年轻人的婚育愿望也越来越低。这对社会老龄化以及发展产生了巨大的危害，探索现代人们的婚育意愿的影响因素是很有必要的。本次案例采用问卷的形式收集数据，从年龄，性别，学历还有各种艺术，文化，游戏，追星，宠物的参与程度来分析是否会影响到人的婚育意愿。首先来看一下收集到的数据，长这个样子：导入包importnumpyasnpimportpandasaspdimportma

阡之尘埃·2022-08-23 08:42

Python数据分析案例05——影响经济增长的因素(随机森林回归)

在计量经济学里面的研究，围绕着影响GDP的因素的研究有很多，基本都是做回归，拿GDP作为被解释变量y，其他因素作为解释变量x。然后做线性回归，时间序列就做自回归，面板数据就做固定效应等等。本次案例采用机器学习里面的随机森林回归来研究影响经济增长的因素，使用Python编程。选取人口，固定资产投资，消费，净出口，税收，广义M2货币，物价指数CPI作为解释变量X。我国GDP作为被解释变量y。数据长这个

阡之尘埃·2022-08-23 08:42

Python数据分析案例07——二手车估价（机器学习全流程，数据清洗、特征工程、模型选择、交叉验证、网格搜参、预测储存）

案例背景本次案例来自2021年matchcop大数据竞赛A题数据集。要预测二手车的价格。训练集3万条数据，测试集5千条。官方给了二手车的很多特征，有的是已知的，有的是匿名的。要求就是做模型去预测测试集的二手车的价格。价格是一个连续变量，所以这是一个回归问题。（需要数据集可以留言）特征和数据集如下：特征名称和含义数据集：说实话有点复杂，给的是txt文件，而且各种花样缺失数据.....要是新手估计读取

阡之尘埃·2022-08-23 08:37

python数据分析之matplotlib使用

python数据分析之matplotlib使用Matplotlib介绍Matplotlib包含两个模板pylabpyplot绘图基本步骤基本绘图步骤分析：(1)Figure：Figure详解(2)Subplot

何为xl·2022-08-22 07:18

python数据分析与基础实战_Python学习教程：Python数据分析实战基础 | 初识Pandas

这段时间和一些做数据分析的同学闲聊，我发现数据分析技能入门阶段存在一个普遍性的问题，很多凭着兴趣入坑的同学，都能够很快熟悉Python基础语法，好像自己什么都会了一点，然而实际操作起来既不知从何操起，又漏洞百出。至于原因嘛，理解不够，实践不够是两条老牌的拦路虎，只能靠自己来克服。还有一个非常有意思且经常被忽视的因素——陷入举三反一的懵逼状态。什么意思呢？假如我是个旱鸭子，想去学游泳，教练很认真的给

weixin_39887531·2022-08-22 07:47

python numpy库作用_python数据分析之numpy库

一、numpy概述numpy（NumericalPython）提供了python对多维数组对象的支持：ndarray，具有矢量运算能力，快速、节省空间。numpy支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。基本功能：快速高效的多维数组对象ndarray用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具线性代数运算、傅里叶变换、

weixin_39829501·2022-08-20 18:58

python数据分析之Numpy

NumpyNumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展ndarray多维数组*所有元素必须是相同类型*ndim属性，维度个数*shape属性，各维度大小*dtype属性，数据类型#coding:utf-8importnumpyasnp#生成指定维度的随机多维数据data=np.random.rand(2,3)print(data)print(type(data))ndim,shape和d

纳尔逊皮卡丘·2022-08-20 18:58

【python数据分析】numpy创建数组

numpy创建数组参考：《python数据科学手册》从list建立#从list建立np.array([0,3,4,5,6])#输出：array([0,3,4,5,6])np.array([iforiinrange(10)])#输出：array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])从头建立#从头开始建立print(np.zeros(10,dtype=int))#建立0的数组print(np.

超大只小笼包·2022-08-20 18:27

Python数据分析之numpy

前言在数据处理中，我们肯定离不开矩阵计算。那么在Python中如何操作矩阵呢？那就有请今天的主角——numpy前提需要在你使用的Python解释器上，安装numpy包。（1）Win+R（2）然后在Windows终端中输入如下命令，回车即可。pipinstallnumpy使用1.numpy的属性#coding:utf-8importnumpyasnp"""numpy的属性"""#将列表转化成一个nu

时代&信念·2022-08-20 18:25

TYD2019python机器学习实战笔记，初识 numpy 和 pandas

目录目录第一章：入学指南及其杂项.ipynb文件如何打开python库安装工具第二章：python科学计算库numpy第三章：python数据分析处理库—Pandas第一章：入学指南及其杂项在校生更偏重底层算法推导

南征_北战·2022-08-20 07:16

Numpy,pandas,Matplotlib三剑问鼎python数据分析

python之如此强大，是因为他的很多工具包，例如数据分析中就涉及三个主要的包，NumPy和pandas和Matplotlib库，其中NumPy和pandas主要就是处理一维以及二维数据，Matplotlib则是数据可视化的利器。一,NumPy库和数组importnumpyasnpa=[1,2,3,4]#创建列表ab=np.array([1,2,3,4])#创建数组print(a)print(b)

鹏鹏写代码·2022-08-20 07:07

Python数据分析案例04——超高维数据的降维(随机森林)、特征工程

本次带来的案例是高维数据的处理，以及降维，使用随机森林降维和分类。本次数据长这个样子，没有特征名称只有最后一列是0和1，代表响应变量y，这是一个二分类问题。其他前面都是x。首先导入包，读取数据的时候给每个变量命个名称，从var1到var250：importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns读

阡之尘埃·2022-08-18 13:13

Python数据分析案例03——天气K均值聚类分析

聚类常用的算法肯定是K均值聚类了，本次案例采用陕西的十个地区的天气数据，构建特征，进行聚类分析。首先数据都装在‘天气数据’这个文件夹里面，如图：打开其中一个excel，长这个样子下面开始数据处理数据预处理导入包importosimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportnumpyasnpimportpandasaspdimportdate

阡之尘埃·2022-08-18 13:13

Python数据分析案例02——泰尔指数的计算

泰尔指数是在经济学管理学中写论文常见的一种评价发展是否平衡的一种方法。适用于面板数据，基本思想是利用每个地区的人均收入和总人口数进行加权计算，比较一个地区的不同地方发展是否平衡，类似于方差分析。就是研究分类型自变量对数值型因变量的影响，只不过加了个权用指数表示出来了。具体公式和计算原理介绍如下：泰尔指数计算：总差异的Theil指数公式如下:本文中的区域表示的是城市和农村两大区域，分组是分成了31个

阡之尘埃·2022-08-18 13:43

嵩天《Python数据分析与展示》实例5：Pandas库分析房价增幅与M2增幅的相关性

关于Pandas库的使用方法，嵩天老师做了详细的介绍，具体的知识点暂不一一列举，这里仅对其中用到的一个实例做基本的记录。目录1.相关性指数计算2.Series类型数据可视化呈现3.DataFrame类型数据可视化呈现1.相关性指数计算这个例子介绍的是如何使用Pandas数据的相关性进行分析，涉及的知识点包括创建Pandas的Series类型数据以及计算两组数据的相关性系数，代码的构成非常简单，如下

空中的thinker°·2022-08-18 07:34

python电商用户消费数据分析实战（一）

details/83005212)和(https://zhuanlan.zhihu.com/p/27910430)的总结和自己的一些理解（更详细的注释），因为刚学完学校python做期末课题，所以借此对python

heize19·2022-08-18 07:29

Python学习5之scikit-learn基础

Python学习5之scikit-learn基础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，

eingnd·2022-08-18 07:56

Python数据分析实战之股票数据

最近股市比较火。我们就利用这篇文章简单介绍下用python对股票数据做个简单的分析。数据集是从1999年到2016年上海证券交易所的1095只股票。共1000个文件。我们的分析思路大致如下：每年新发股票数目前市值最大的公司有哪些股票一段时间的涨跌幅如何牛市的时候，个股表现如何首先导入模块importpandasaspdimportnumpyasnpimportosimportseabornassn

搬砖的苦行僧·2022-08-18 07:20

Pandas+ SLS SQL：融合灵活性和高性能的数据透视

简介：Pandas是一个十分强大的python数据分析工具，也是各种数据建模的标准工具。Pandas擅长处理数字型数据和时间序列数据。

·2022-08-17 14:57

数据探索与数据预处理的实验报告

数据探索与数据预处理提示参考书：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·2022-08-16 17:31

【Python数据分析】数据探索+ 数据预处理

数据探索+数据预处理一、数据探索二、数据预处理*基于客户价值分析案例（类似用户画像）*1.基本理论1.1RFM模型获取RFMRFM：【用户的属性】1.2聚类分析【RFM结果数据】1.3RFM聚类分析2.RFM聚类分析优势一、数据探索统计量分析：集中趋势的度量：均值、中位数、众数…离散趋势的度量：极值、极差、标准差、方差、四分位数间距…相关性分析：通过散点图获取相关系数二、数据预处理基于客户价值分析

TATSpace·2022-08-16 17:01

Python数据分析与挖掘第三章数据探索学习笔记

一、数据质量分析：**意义：**数据质量分析是数据准备过程中重要的一环，是数据预处理的前提，也是数据挖掘分析结论有效性和准确性的基础。**主要任务：**检查原始数据中是否存在脏数据。**脏数据：**一般指不符合要求以及直接进行相应分析的数据；包括缺失值、异常值、不一致的值、重复数据及含特殊符号（￥、#、*）的数据。1.1缺失值分析：产生原因：有些信息暂时获取不了，或获取代价太大。有些信息被遗漏。（

水月梨诺·2022-08-16 17:58

python数据分析——numpy进阶

官方文档1.如何将数据导入和导出csv文件参考文章1.1np.genfromtxt函数导入数据的标准方法是使用np.genfromtxt函数，它可以从webURLs导入数据，处理缺失值，多种分隔符，处理不规则的列数等功能。一个不太通用的版本是用np.loadtxt函数导入数据，它假设数据集无缺失值.#关闭数字的科学表示方法np.set_printoptions(suppress=True)#从ur

Top Secret·2022-08-16 17:21

Python数据分析matplotlib折线图案例处理

目录前言python之matplotlib使用系统字体实例1：温度变化统计实例2：交友数量折线图前言以下分享折线图小案例，matplotlib还可以进行多种图形的绘制，可以进入官网https://matplotlib.org/gallery/index.html，点击examples，如需学习，选择要学习的图进入，里面包含有代码python之matplotlib使用系统字体1.导包frommatp

·2022-08-16 16:49

Python数据分析之使用scikit-learn构建模型

一、使用sklearn转换器处理sklearn提供了model_selection模型选择模块、preprocessing数据预处理模块、decompisition特征分解模块，通过这三个模块能够实现数据的预处理和模型构建前的数据标准化、二值化、数据集的分割、交叉验证和PCA降维处理等工作。1.加载datasets中的数据集sklearn库的datasets模块集成了部分数据分析的经典数据集，可以

·2022-08-16 16:47

阿里巴巴python视频_阿里巴巴力荐的Python视频，入门Python400集免费分享，让python代码更快的3个小技巧...

对于Python初学者想更轻松的学好Python开发，Python爬虫技术，Python数据分析，人工智能等技术,这里也给大家准备了一套Python系统教学资源，下面介绍下阿里巴巴推荐的大型Python400

鱼鹰谈单片机·2022-08-14 09:10

python数据分析基础02——pandas相关操作

文章目录pandas高级操作替换操作映射操作运算工具排序实现的随机抽样数据的分类处理高级数据聚合数据加载透视表交叉表pandas高级操作importpandasaspdimportnumpyasnpfrompandasimportDataFrame替换操作替换操作可以同步作用于Series和DataFrame中单值替换普通替换：替换所有符合要求的元素:to_replace=15,value=‘e’

友培·2022-08-13 07:40

python数据分析包pandas论文_python数据分析pandas包入门学习（一）pandas数据结构介绍...

本文参考《利用python进行数据分析》的第五章pandas入门python1pandas数据结构介绍pandas有两种主要的数据结构：series和DataFrameSeries：一种相似于一维数组的对象，由一组数据(各类Numpy数据类型)以及一组与之对应的数据标签(索引)组成。第一列为索引，从0开始，第二列为数据值。能够经过values属性获取数组的表示形式，经过index属性获取索引对象：

KabudoS·2022-08-13 07:04

Python数据分析2-pandas入门和实战

目录2.1pandans数据结构2.1.1创建Series数据2.1.2创建DaraFrame属性2.1.3索引对象2.2pandas索引操作2.2.1重新索引2.2.2更换索引2.2.3索引和选取1不通过函数选取行列2选取DataFrame数据的行和列3布尔选择2.2.4操作行和列1.增加2.删除3.修改2.3pandas数据运算2.3.1算数运算2.3.2函数应用和映射2.3.3排序2.3.4

查尔斯-狩乃·2022-08-13 07:00

【一点分享】Python数据分析（6）：Pandas的字段操作，lambda函数原来是这样用。

Pandas还有个最常用的操作字段，这样才能把数据清洗干净，为统计分析顺滑使用提供基础。本文分3个部分介绍：修改或新增字段、字段类型转换、总结。1、字段变换（修改或新增字段）1.1lambda表达式有必要再次补充下lambda表式式的用法，在字段变换中是常用有用的一个操作，需要掌握。1.2map、apply、applymap、assign参数文章，易执：Pandas教程|数据处理三板斧——map、

或许能用上·2022-08-13 07:53

python数据分析之时间序列分析详情

·2022-08-11 11:51

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