python数据分析第52页

python数据分析之主成分分析

主成分分析，又称PCA,是指将多个变量通过线性变换以后选出较少个重要变量的一种多元统计方法。主成分分析计算步骤：1、计算协方差矩阵2、求出相应的特征值及相应的正交化单位向量3、选择主成分4、计算主成分载荷5、计算主成分得分

Always_6778·2022-02-14 04:16

Python中用于删除变量的语句del语句

【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中用于删除变量的语句del语句●选择题以下代码输出？

刘经纬老师·2022-02-13 13:21

wordcloud词云——python数据分析后可视化的重要方法

1、需要安装包importnumpyasnp#数据处理importmatplotlib.pyplotasplt#作图fromwordcloudimportWordCloud#词云函数importjieba#分割中文的包fromimageioimportimread#读取图片....后面还有根据自己需要安装包2、遇到的几个问题读取文件中存在中文，读进去时会有报错，这是编码问题。解决办法：在open函

种地书生·2022-02-13 02:02

Python数据分析学习笔记（一）：安装分析包以及数据基础处理

#安装各种数据分析库（本人使用mac系统，2.7版本python）#在terminal中使用pipinstall完成各种包的安装sudopipinstallnumpysudopipinstallscipysudopipinstallmatplotlibsudopipinstallscikit-learn引入包文件importmathimportpandasaspdimportnumpyasnpim

yayalisa小可乐·2022-02-12 13:09

Python后端学习路线

基础十、测试技术十一、分布式设计十二、高并发十三、高可用十四、高性能十五、工具使用十六、监控与统计十七、设计模式十八、数据库十九、搜索引擎二十、虚拟化二十一、中间件二十二、Linux运维自动化开发二十三、Python

八音先生·2022-02-12 07:05

MATLAB读取指定的行数txt_python数据分析——详解python读取数据相关操作

利用pandas读取一般在做数据分析时最常接触的就是逗号分隔值(Comma-SeparatedValues，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号)，其文件以纯文本形式存储表格数据(数字和文本)。纯文本意味着该文件是一个字符序列，不含必须像二进制数字那样被解读的数据。CSV文件由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔；每条记录由字段组成，字段间的分隔符是其它字符或字符串，最常

weixin_39713814·2022-02-12 07:41

Python数据分析之Matplotlib学习系列——绘制散点图01

importmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibimportnumpyasnp#全局修改中文font={'family':'MicrosoftYaHei'}matplotlib.rc("font",**font)#列出数据y_3=[11,17,16,11,12,11,12,6,6,7,8,9,12,15,14,17,18,21,16,17,20,14,15,

学习要深度·2022-02-12 07:05

机器学习中的算法-线性回归算法原理推导

原创文章,如需转载请保留出处本博客为唐宇迪老师python数据分析与机器学习实战课程学习笔记一.线性回归算法概述线性回归（LinearRegression）是一种通过属性的线性组合来进行预测的线性模型，

Something Just Like·2022-02-12 07:00

python数据分析实战-在线零售业务的交易-电商平台零售数据分析（附源代码）

电商平台零售数据分析前面的博客中已经有使用在线零售业务数据进行数据分析，但是在这一篇，我们以不同的角度重新对这些数据进行分析。数据来源及数据结构国外的在线零售业务的交易数据，数据下载地址现在以表格的形式解释一下里面的字段：字段说明InvoiceNo订单编号，含有6个整数，退货订单编号开头有字母CStockCode产品编号，由5个整数构成Description产品描述Quantity产品数量，有负号

梁先森-在技术的路上奔跑·2022-02-11 07:05

2022-02-10

同时我Python数据分析课也开始了。看课程安排，我每天也需要1~1.5个小时。再加上不玩游戏之后，每天大约要0.5~1.5小时的时间去背单词和做英语任务。政治可以暂时不管。高数、概率就

尼古拉斯邶·2022-02-10 22:26

Python数据分析的宝藏地带

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

皮皮大·2022-02-10 20:25

Python中的map()、apply()和applymap()函数

参考资料：《对比Excel，轻松学习Python数据分析》《IntermediatePython》本文主要简单介绍了Python中非常强大的map()函数和pandas中类似的apply()和applymap

数据医生·2022-02-10 12:18

python可视化直方图的x轴参数设置_Python 数据分析 matplotlib 可视化之绘图

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

谢科-搜索引擎·2022-02-10 07:22

跟小白学Python数据分析——描述性统计分析

基本统计分析，又叫描述性统计分析，它是指运用制表、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，以发现其内在规律的统计分析方法。描述性统计分析主要包括数据的集中趋势分析、数据的离散程度分析、数据的频数分布分析等，常用的统计指标有：计数、求和、平均值、方差、标准差等。在Pandas中，使用describe函数进行描述性统计分析。我们继续使用导入使用的案例数据进行学习，输入以下代码：Mr.林：

小蚊子数据分析·2022-02-10 06:34

《python算法教程》开读

在阅读完《python数据分析基础后》，我计划读《python算法教程》。

billyang916·2022-02-10 02:15

python数据分析实战指南之异常值处理

目录异常值1、异常值定义2、异常值处理方式2.1均方差2.2箱形图3、实战3.1加载数据3.2检测异常值数据3.3显示异常值的索引位置总结异常值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。常用的异常值分析方法为3σ原则、箱型图分析、机器学习算法检测，一般情况下对异常值的处理都是删除和修正填补，即默认为异常值对整个项目的作用不大，只有当我们

·2022-02-09 15:22

Python数据分析三剑客学习笔记Day6——matplotlib包的使用：数据可视化，简单绘制柱状图、曲线图、饼图、频率分布直方图

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·2022-02-09 07:07

Python数据分析扩展库

Anaconda和Python(x,y)都自带了下面的这些库。1.NumPy强大的ndarray和ufunc函数。importnumpyasnpxArray=np.ones((3,4))xArrayOut[3]:array([[1.,1.,1.,1.],[1.,1.,1.,1.],[1.,1.,1.,1.]])2.SciPy科学计算（插值、积分、优化和图像处理）fromscipyimportlin

在路上的理想·2022-02-08 19:22

python查看dataframe数据类型_python pandas中DataFrame类型数据操作函数的方法

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。

weixin_39922929·2022-02-08 10:35

python dataframe的某一列变为list_Python数据分析系列文章之Pandas(上)

本篇是【机器学习与数据挖掘】头条号原创首发Python数据分析系列文章的第三篇Python数据分析系列文章之Python基础篇Python数据分析系列文章之NumpyPython数据分析系列文章之Pandas

weixin_39598094·2022-02-08 10:33

Python数据分析师特训营84节

刚看完了小破站的一个数据分析的课程：“2020年Python数据分析师特训营全套84节视频完结版（就业向/零基础友好)”趁着热乎劲儿，想记录一下课程讲到的关于python的基础知识，还有numpy、pandas

seraph呀·2022-02-07 14:34

python数据分析前奏：中国教育近30年来官方所有的通知政策文件大数据的爬取与下载

一、概述一般情况下，一套完整的数据分析的主要过程是：需求分析数据获取数据清洗数据分析的逻辑构建可视化报告撰写总结反思很多时间，公司的数据是从网站后台直接导出给数据分析师。但是在某些情况下，数据并不能从后台直接获取，或者只能从别的公司的网站获取，这时候数据分析师不光需要掌握数据分析的逻辑，还需要掌握一定的数据获取能力，最便捷的数据获取方式就是python爬虫。本文内容：本文主要爬取并下载教育部从19

无敌小小坤·2022-02-06 09:53

RNN LSTM应用在时间序列上

LSTM理论.介绍：LSTM在序列预测问题中非常强大.主要是它能够存储过去的信息.学习模型一：数据预处理：机器学习离不开大量的数据，在这些数据分析前，先学习在Python中如何导入数据并对它进行预处理.Python

维他柠檬可乐·2022-02-06 07:03

Python下负责数据分析的库

pandas是基于NumPy的一个Python数据分析包，主要目的是为了数据分析。它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法。pandas有两个主要的数据结构：Series和DataFrame。

LeoinUSA·2022-02-05 15:11

看一小伙如何使用 python爬虫来算命？

弈鸣coding·2022-02-05 13:59

dataframe列互换 python_快速介绍Python数据分析库pandas的基础知识和代码示例

"软件工程师阅读教科书作为参考时不会记住所有的东西，但是要知道如何快速查找重要的知识点。"为了能够快速查找和使用功能，使我们在进行机器学习模型时能够达到一定流程化。我创建了这个pandas函数的备忘单。这不是一个全面的列表，但包含了我在构建机器学习模型中最常用的函数。让我们开始吧!本附注的结构:·导入数据·导出数据·创建测试对象·查看/检查数据·选择查询·数据清理·筛选、排序和分组·统计数据首先，

weixin_39672160·2022-02-05 07:54

pandas追加写入excel_快速介绍Python数据分析库pandas的基础知识和代码示例

“软件工程师阅读教科书作为参考时不会记住所有的东西，但是要知道如何快速查找重·要的知识点。”为了能够快速查找和使用功能，使我们在进行机器学习模型时能够达到一定流程化。我创建了这个pandas函数的备忘单。这不是一个全面的列表，但包含了我在构建机器学习模型中最常用的函数。让我们开始吧!本附注的结构:导入数据导出数据创建测试对象查看/检查数据选择查询数据清理筛选、排序和分组统计数据首先，我们需要导入p

weixin_39638305·2022-02-05 07:23

python数据分析5个案例-数据分析小案例(五)：销量预测（python）

微信公众号：机器学习养成记搜索添加微信公众号：chenchenwings《菜鸟侦探挑战数学分析》小案例，python实现第五弹～～案件回顾1，现有冰激凌店一年的历史销售数据2，数据包括单日的销售量、气温、周几（问题：如何用这些数据预测冰激凌的销量？）模拟实验与分析将数据存储为csv格式，导入python。并画出散点图，观察气温和销售量的关系。importpandasaspdicecream=pd.

weixin_37988176·2022-02-05 07:23

数据科学 IPython 笔记本 7.1 Pandas

7.1Pandas原文：Pandas译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0致谢：这个笔记摘自WesMcKinney的著作《Python数据分析》（PythonforDataAnalysis）序列（Series

布客飞龙·2022-02-05 03:28

Python 玩转数据 - Pandas 抽象数据类型 index series DataFrame

Python进阶学习玩转数据系列之Pandas抽象数据类型indexseriesDataFrame引言Pandas库是一个免费、开源的第三方Python库，是Python数据分析必不可少的工具之一，它为

wumingxiaoyao·2022-02-04 17:56

python中array函数表示什么_Python数据分析-numpy 详解

提纲：生成ndarray数组ndarray的数据类型。数组的算术运算数组的索引和切片数组重塑和换轴。快速的遍历元素数组函数数组的向量化操作统计函数布尔方法，排序和集合操作伪随机数生成NumericalPython简称numpy，其将数组对象作为数据交换的通用语。主要进行数据处理清理，构造子集、过滤、变换和其他的计算中进行快速的向量运算。ndarray是一个通用的多维同类型数据容器，包含的每一个元素

weixin_39634876·2022-02-04 17:07

python pandas数据清洗_Python数据分析：基于Pandas数据清洗

针对数据统计分析来讲，数据信息是无可置疑的核心内容。但并非是全部的数据信息都是有价值的，绝大部分数据信息是良莠不齐的，基本概念层次不清的，量级有所不同的，这就给后期的数据统计分析和数据挖掘造成了很大的不便，甚至是造成不正确的理论依据。因此很有必要对数据信息开展预处理。说到python与数据分析，那肯定少不了pandas的身影。一、数据清洗是什么数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道

一二三是五六十~~·2022-02-04 17:55

【Python数据分析学习笔记①】Pandas的Series对象和DataFrame对象详解.

blog.csdn.net/Yhen1/article/details/114035467作者:@Yhen发布网站:CSDN未经本人同意禁止转载,如需转载请说明此出处，违者必究最近买了本数据分析的书，打算跟着书上的内容学习Python

@Yhen·2022-02-04 15:02

Python数据分析怎么学？看这篇就够了

前言随着大数据时代的来临和Python编程语言的火爆，python数据分析早已成为现在职场人的必备核心技能。那么利用Python数据分析可以做什么呢？

·2022-01-18 10:05

我用 Python 分析了一波热卖年货，原来大家都在买这些东西？

于是我出于好奇心的想法利用爬虫获取某宝数据，并结合Python数据分析和第三方可视化平台来分析一下大家过年都买了哪些东西，分析结果大屏如下：上面使用清洗好的数据后用finebi第三方可视化工具完成的。

·2022-01-13 20:44

python数据分析Numpy库的常用操作

numpy库的引入：importnumpyasnp1、numpy对象基础属性的查询lst=[[1,2,3],[4,5,6]]defnumpy_type():print(type(lst))data=np.array(lst,dtype=np.float64)#array将数组转为numpy的数组#bool,int,int8,int16,int32,int64,int128,uint8,uint32

·2022-01-04 16:26

Python数据分析之Matplotlib的常用操作总结

目录使用准备1、简单的绘制图像2、视图面板的常用操作3、样式及各类常用修饰属性4、legend图例的使用5、添加文字等描述6、不同类型图像的绘制总结使用准备使用matplotlib需引入：importmatplotlib.pyplotasplt通常2会配合着numpy使用，numpy引入：importnumpyasnp1、简单的绘制图像defmatplotlib_draw():#从-1到1生成10

·2022-01-04 15:52

Python数据分析处理(三)--运动员信息的分组与聚合

目录3.1数据的爬取3.2统计男篮、女篮运动员的平均年龄、身高、体重3.3统计男篮运动员年龄、身高、体重的极差值3.4统计男篮运动员的体质指数3.4.1添加体重指数3.4.2计算bmi值并添加数据3.1数据的爬取代码：importpandasaspdf=open('运动员信息表.csv')data=pd.read_csv(f,skiprows=0,header=0)print(data)运行结果：

·2021-12-28 16:30

Python数据分析与处理(二)——处理中国地区信息

目录2.1数据的爬取2.2检查重复数据2.3检查缺失值2.4检查异常值2.1数据的爬取代码：importpandasaspddata=pd.read_csv("example_data.csv",header=1)print(data)data1=pd.read_csv("北京地区信息.csv",header=1,encoding='gbk')data2=pd.read_csv("天津地区信息.c

·2021-12-28 16:15

Python数据分析与处理(一)--北京高考分数线统计分析

目录1.1数据爬取1.2最高分最低分统计1.3一本二本理科差值统计1.42006—2019年近14年每科分数线的平均值统计前言：为了帮助广大考生和家长了解高考历年的录取情况，很多网站都汇总了各省市的录取控制分数线，为广大考生填报志愿提供参考。因受多种因素影响，每年的分数线或多或少会有一些变动。采集北京2006-2019年的信息。使用Python的Pandas库完成以下数据分析。1.1数据爬取包含三

·2021-12-28 16:48

Python数据分析：numpy

numpy创建数组(矩阵)创建数组importnumpyasnpa=np.array([1,2,3,4,5])b=np.array(range(1,6))c=np.arange(1,6)#np.arange用法：arange(start,stop,step,dtype=None)数组的类名和数据的类型In[1]:type（a）Out[1]:numpy.ndarrayIn[2]:a.dtypeOut

·2021-12-27 10:31

Python数据分析基础之文件的读取

目录一·Numpy库中操作文件1.操作csv文件2.在pycharm中操作csv文件3.其他情况(.npy类型文件)二·Pandas库中操作文件1.操作csv文件2.从剪贴板上复制数据3.读取excel或xlsx文件三·补充1.常用2.pandas中读取文件的函数总结前言：如果你使用的是Anaconda中的Jupyter，则不需要下载Pands和Numpy库；如果你使用的是pycharm或其他集成

·2021-12-22 17:58

python数据分析之文件读取详解

目录前言：一·Numpy库中操作文件二·Pandas库中操作文件三·补充总结前言：如果你使用的是Anaconda中的Jupyter，则不需要下载Pands和Numpy库；如果你使用的是pycharm或其他集成环境，则需要Pands和Numpy库一·Numpy库中操作文件1.操作csv文件importnumpyasnpa=np.random.randint(0,10,size=(3,4))np.sa

·2021-12-22 17:25

Python数据分析入门知识手册

一个月不走弯路快速入门学Python和Python数据分析路线，呕心沥血加班加点做了2天，一共63页，该课件讲的都是路线中的核心知识，今天把该PPT分享给大家，能根据该课件提到的知识有针对性的学，做到真正的少走弯路

·2021-12-19 16:54

Python数据分析- 异常值检测和处理

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。1什么是异常值？

·2021-12-19 13:52

Python数据分析-绘图-2-Seaborn进阶绘图-5-矩阵图

一、heatmap热力图以颜色的明亮程度来显示数据的密集程度。颜色越明亮，数据越密集。函数：seaborn.heatmap常用参数：data接收二维矩阵数据集，用于绘图的数据集。vmin，vmax接收float，表示颜色映射的值的范围。默认为Nonecenter接收float，表示以0为中心发散颜色，默认为None。cmap接收色彩映射或颜色列表，表示数值到颜色空间的映射，默认为None。robu

Caspian�·2021-12-06 22:17

Python数据分析：从0完成一个数据分析实战（1天）Task04

Python数据分析：从0完成一个数据分析实战（1天）Task041、赛前准备1.1前言本次赛事由开源学习组织Datawhale主办，主要带领学习者利用Python进行数据分析以及数据可视化，包含数据集的处理

CharlesDavid_coder·2021-12-03 17:37

Python数据分析之缺失值检测与处理详解

目录检测缺失值缺失值处理删除缺失值填补缺失值检测缺失值我们先创建一个带有缺失值的数据框(DataFrame)。importpandasaspddf=pd.DataFrame({'A':[None,2,None,4],'B':[10,None,None,40],'C':[100,200,None,400],'D':[None,2000,3000,None]})df数值类缺失值在Pandas中被显示为

·2021-12-02 15:58

Python数据分析(七) —— numpy数组的计算与转置

本文主要讲述numpy数组的计算与转置，讲相同尺寸数组的运算与不同尺寸数组的运算，同时介绍数组转置的三种方法。numpy数组的操作比较枯燥，但是都很实用，在很多机器学习、深度学习算法中都会使用到，对numpy数组的一些操作。目录1、numpy数组与数的运算2、numpy相同尺寸的数组运算3、numpy不同尺寸的数组计算4、numpy数组的转置1、numpy数组与数的运算主要包括数组与数的加减乘除运

一只会飞的猪️·2021-12-02 11:09

Python数据分析(六) —— numpy创建数组的基本操作

Numpy是Python中科学计算的基础包。它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组快速操作的各种API，有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数，基本统计运算和随机模拟等等。numpy的快速、方便使得其运用广泛。目录1、Ndarray对象的生成使用np.array()生成ndarray对象使用np.arange

一只会飞的猪️·2021-11-26 22:40

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