python数据分析

--Python数据分析来告诉你

前言真心讲，长这么大，还没有见过UFO长啥样，偶然看到美国UFO报告中心有关于UFO时间记录的详细信息，突然想分析下这些记录里都包含了那些有趣的信息，于是有了这次的分析过程。当然，原始数据包含的记录信息比较多，我只是进了了比较简单的分析，有兴趣的童鞋可以一起来分析，别忘了也给大家分享下您的分析情况哦。本次分析的主要内容涉及以下几个方面：UFO长啥样？UFO在哪些地方出现的次数较多？UFO在哪些年份
leenard·2021-03-10 18:10

pandas提取数据的6种方法

pandas提取数据的6种方法pandas是Python数据分析必备工具，它有强大的数据清洗能力，往往能用非常少的代码实现较复杂的数据处理。
小琳爱分享·2021-03-07 14:28

用Excel也能实现和Python数据分析一样的功能！

↑↑↑关注后"星标"简说Python人人都可以简单入门Python、爬虫、数据分析 简说Python推荐 来源｜杰哥的IT之旅作者｜Cherich_sun文末有本文所有相关数据和代码获取方式。这是一篇关于如何用excel做数据分析的案例。目的是帮助大家，在遇到小型数据样本时，快速利用excel做分析。所以本篇文章的重点是分析思路+数据处理+可视化的实现，因为数据来源于网络，所以不做深入解析。需求说
简说Python·2021-03-06 19:00

python 数据分析与可视化

python数据分析及可视化涉及内容（1）Pandas的Series数据类型的定义及相关操作函数；（2）Pandas的DataFtame数据类型的定义及相关操作函数；（3）Pandas的统计功能；（4）
Mr Gao·2021-03-03 23:33

Python数据分析与机器学习

Python基础知识和数据结构基本的数据结构（Basicdatastructures）NameNationDeclaratione.g.Tuple元组tupleb=(1,2.5,'data')List列表listc=[1,2.5,'data']Dictionary字典dictd={'Name':'Kobe','Country':'US'}Set集合sete=set(['u','d','ud','d
Beth_Chan·2021-03-02 08:42

《Python数据分析与数据化运营》学习笔记§1

1.1用python做数据化运营1.数据化运营的意义提高运营决策效率提高运营决策正确性优化运营执行过程（标准化、数据化）提升投资回报2.数据化运营的方式辅助决策式：是运营的决策支持数据驱动式：将业务流程、逻辑、技巧封装为特定应用3.工作流程1.2python相关工具1.2.1jupyter的魔术命令命令描述%ls查看当前目录下的文件或文件夹详细列表信息。%cd切换工作路径。%run执行特定Pyth
ProfMoriarty·2021-03-02 00:38

python中pyecharts怎么设置坐标轴两边留白_Python数据可视化：用pyecharts绘制地图

大家好，我是一名Python数据分析师，我想把自己转行成功之路上的经验分享给大家，由此就有了我的人工智能四部曲：《15天学会Python编程》、《每天10分钟，用Python学数据分析》、《Python
weixin_39989443·2021-03-02 00:58

pandas apply使用多列计算生成新的列实现示例

在python数据分析中，有时需要根据多列数据生成中间结果，pandas给我们带来了很多方便，通常简短的代码可以实现一些高级功能，灵活掌握一些技巧可以事倍功半pandas的apply方法用于对指定列的每个元素进行相同的操作
·2021-02-24 11:24

Python数据分析[4] - 数据整理 Data Wrangling

多维Indexdata=pd.Series(np.random.randn(9),index=[list('aaabbbccc'),[int(i)foriinlist('123123123')]])dataOut[305]:a1-1.2411092-0.7731493-0.768199b10.0330642-0.5723663-0.058906c10.38090520.1917393-1.1655
屹然1ran·2021-02-24 11:34

Python数据分析[3] - Pandas包

SeriesSeries是一个一维的向量，每个值都会有对应标签，该标签我们称之为IndexObj=Series([4,5,-7,8])ObjOut[5]:04152-738dtype:int64Obj2=Series([4,5,-7,8],index=['a','b','c','d'])Obj2Out[7]:a4b5c-7d8dtype:int64通过Index可以对Series进行查询以及修改O
屹然1ran·2021-02-24 09:30

python数据分析之 numpy的学习笔记

numpy的学习笔记行列维度不一样之间运算会报错importnumpyasnpt1=np.arange(36).reshape(6,6)print(t1)结果如下：[[012345][67891011][121314151617][181920212223][242526272829][303132333435]]#取行print(t1[2])结果如下：[121314151617]#取连续多行pr
厚载·2021-02-22 18:13

python读取一行数组_python读取一行数组_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
weixin_39955149·2021-02-21 18:36

2021-02-18

Python教程，Python就业，Python爬虫，Python入门以及Python数据分析史上最全学习路线图）生活不止眼前的苟且，还有诗和远方。如果你连苟且都做不到，何来的诗和远方呢？
不脱发的键盘手·2021-02-18 17:52

python数据分析项目实战—————链家北京租房数据统计分析

链家北京租房数据分析本次的项目也不算是什么实战项目，仅仅是我们数据分析课的实验作业而已，感兴趣的同学可以下载这个数据去练练手原数据就在这里：链家北京租房数据提取码：6ij01、读取数据importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpdata_dframe=pd.read_csv('链家北京租房数据.csv',header=0,e
flandre翠花·2021-02-16 22:43

Python数据分析笔记#4 错误和异常处理

Yuan的学习笔记作者Yuan错误和异常处理我们写程序时常常会遇到各种错误，比如下面一个例子，当把一个字符串转化为浮点数类型时，程序就会报错：In[1]:float('1.2345')Out[1]:1.2345In[2]:float('something')-----------------------------------------------------------------------
Yuan的学习笔记·2021-02-15 17:44

小姐姐手把手教你Python数据分析：第二课实践——Pandas基础

PandasPandas是Python中用于数据处理和分析的库，尤其对于大数据行业的数据清洗很有帮助。通过带有标签的列和索引，Pandas使我们可以以一种所有人都能理解的方式来处理数据。它可以让我们毫不费力地从诸如csv类型的文件中导入数据。我们可以用它快速地对数据进行复杂的转换和过滤等操作。Pandas开始使用Pandas数据类型Datatypes文件操作从文件导入数据保存数据数据操作列操作Co
我长得还行·2021-02-15 14:27

Python pandas之series、DataFrame入门

利用Pandas进行数据操作、预处理、清洗是Python数据分析中的重要技能。数据被分为三部分：行索引（index），列索引（columns）及数据内容（data）Series
lackychen·2021-02-14 23:40

Python数据分析笔记#3 函数

微信公众号知乎今日头条：Yuan的学习笔记作者Yuan目录函数函数的命名空间返回多个值lambda函数函数函数是Python中最主要也是最重要的代码组织和复用手段。为什么使用函数？重复使用相同或非常类似的代码，需要函数提高代码可读性函数使用def关键字声明，用return关键字返回值：defmy_function(x,y,z=1.5):#x,y是位置参数，z是关键字参数ifz>1:returnz*
Yuan的学习笔记·2021-02-14 23:02

《python数据分析与挖掘实战》笔记第5章

文章目录第5章：挖掘建模5.1、分类与预测5.1.1、实现过程5.1.2、常用的分类与预测算法5.1.3、回归分析5.1.4、决策树5.1.5、人工神经网络5.1.7、Python分类预测模型特点5.2、聚类分析5.2.1、常用聚类分析算法5.2.2、K-Means聚类算法5.2.3、聚类分析算法评价5.2.4、Python主要聚类分析算法5.3、关联规则5.3.1、常用关联规则算法5.3.2、A
周小董·2021-02-13 22:50

Python数据分析笔记#2 数据结构

Yuan的学习笔记作者Yuan目录元组列表字典集合Python的数据结构和序列本篇写的是Python的内置功能，从最基本的数据结构开始：元组，列表，字典和集合。元组元组是一个固定长度，不可改变的Python序列对象。创建元组的最简单方式，是用逗号分隔一组值：In[1]:tup=4,5,6In[2]:tupOut[2]:(4,5,6)或者把值放入括号里面：In[3]:tup=(4,5,6),(7,8
Yuan的学习笔记·2021-02-13 16:33

python数据分析————matplotlib常见图表的绘制

常见图表由上一篇博客我们可以大致了解，常见的图表分为以下几种：折线图：以折线方式反应数据变化趋势直方图：利用方块大小反应数据差异条形图：显示各个项目之间的比较情况，和直方图有类似的作用饼图：显示各数据的百分比情况散点图：显示若干数据系列中各数值之间的关系箱型图：用来显示一组数据分散情况的统计图，在识别异常值方面有一定的优越性基础图标函数描述plt.plot()坐标图plt.boxplot()箱型图
flandre翠花·2021-02-12 23:04

python数据分析————matplotlib数据可视化

数据可视化数据可视化：将数据以图表的形式表示，数据视觉表现形式的科学技术研究数据可视化的作用：数据分析的最终目标、数据探索的重要手段常见图表类型折线图：以折线方式反应数据变化趋势直方图：利用方块大小反应数据差异条形图：显示各个项目之间的比较情况，和直方图有类似的作用饼图：显示各数据的百分比情况散点图：显示若干数据系列中各数值之间的关系箱型图：用来显示一组数据分散情况的统计图，在识别异常值方面有一定
flandre翠花·2021-02-12 15:56

Python数据分析学习笔记#1

Yuan的学习笔记作者Yuan目录缩进对象注释函数和对象方法调用变量和参数传递动态引用属性和方法引入import二元运算符可变与不可变对象数值类型字符串布尔值类型转换控制流三元表达式Python语法基础在本篇中将概述基本的Python概念和语言机制。语言的语义Python的语言设计强调的是可读性，简洁和清晰使用缩进而不是括号Python使用空白字符(tab和空格)来组织代码，而不是像其他语言，比如
Yuan的学习笔记·2021-02-11 11:53

Python数据分析机器学习

Numpyhi，大家好，我是爱吃香蕉的猴子，最近开始学习一点python数据分析的知识，也希望后面能学到机器学习，但估计学不到，这块知识自己平时也用不到，主要还是为了装逼吧，不管怎么样学点东西还是可以让人假装充实的
爱吃香蕉的猴子0000·2021-02-11 08:55

python数据分析与可视化实战百度云_实战｜Python数据分析可视化并打包

大家好，关于Python数据分析的工具我们已经讲了很多了，相信一直关注的读者对于Pandas、NumPy、Matplotlib的各种操作一定不陌生，今天我们就用一份简单的数据来学习如何使用Python进行数据分析
weixin_39631007·2021-02-10 14:48

Python数据分析笔记#0 引言

Python数据分析学习笔记#0Yuan的学习笔记作者：Yuan为什么写这个笔记？
Yuan的学习笔记·2021-02-09 16:33

Python语言程序设计实验（4）—— Python数据分析与GUI

实验1：NumPy数据分析题目描述：利用NumPy库完成2项编程任务。实验效果如下图所示。（1）创建一个一维数组arr1，存放10个[10,99]随机整数，计算其最大值，最小值和平均值。（2）创建一个二维数组arr2，存放5行5列共25个[10,99]随机整数，计算其最大值，最小值和平均值。提示：使用numpy.array()函数创建，通过列表生成数组对象。importnumpyfromnumpy
小天才才·2021-02-08 17:34

Python数据分析之搭桥牵线

目录数据分析前景环境准备Python语法语法查漏补缺鸭子类型可变对象与不可变对象字节与Unicode数据结构查漏补缺切片与索引zip语法序列生成字典函数每文一语数据分析前景曾经有一个老师这样问过他的学生，21世纪什么最值钱？刹那间，众说纷纭，有人说知识最值钱，也有人说颜值最值钱，更有甚者说“生命诚可贵，爱情价更高”，老师让每一个人说出了自己心中的答案，坐在一角的同学说了这样一句话，让这个答案似乎完
王小王-123·2021-02-07 14:57

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三方可视化工具完成的。
python与数据分析·2021-02-07 09:53

Python数据分析基础——CSV文件——从多个文件中连接数据

参考文献：《Python数据分析基础》前言对于包含相似数据的多个文件，常常希望将其中的数据连接起来，以使所有数据都在一个文件中。如果需要处理的文件数量和文件大小过大时，手动处理根本不可能完成。
紫罗兰与海棠·2021-02-06 12:35

Python数据分析基础——CSV文件——读取多个CSV文件

参考文献：《Python数据分析基础》前言在大多数情况下，需要处理的文件很多。在这种情况下，Python会给你带来惊喜，因为它可以让你自动化和规模化地进行数据处理，远远超过手工处理能够达到的限度。
紫罗兰与海棠·2021-02-05 18:47

Python数据分析与挖掘实战总结

《Python数据分析与挖掘实战》一、书籍及源代码下载链接：https://pan.baidu.com/s/1UQ8dVmGpEuWagUvz6MWUxQ提取码：1234二、Python数据分析入门Python
GoAl的博客·2021-02-05 14:53

Python数据分析基础——CSV文件——添加标题行

参考文献：《Python数据分析基础》前言有时，电子表格中没有标题行，但确实希望所有列都有列标题。在这种情况下，可以使用脚本添加列标题。
紫罗兰与海棠·2021-02-04 21:04

Python数据分析基础——CSV文件——选取连续的行

参考文献：《Python数据分析基础》前言有时，在文件内容中，工作表头部和尾部都是你不想处理的。
紫罗兰与海棠·2021-02-04 20:55

Python数据分析基础——CSV文件——选取特定的列

参考文献：《Python数据分析基础》目录一.前言二.使用列索引值创建脚本脚本代码注释运行脚本查看结果三.使用列标题创建脚本脚本代码注释运行脚本查看结果四.结语一.前言有时，并不需要文件中所有的列。
紫罗兰与海棠·2021-02-04 14:39

对比Excel，轻松学习Python数据分析

入门篇通过入门篇的学习，你会对数据分析有一个宏观的认识，知道数据分析到底在分析什么，为什么要做数据分析，以及做了数据分析有什么好处。第1章数据分析基础1.1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，对数据进行一定程度的预处理，然后结合具体业务分析数据，帮助相关业务部门监控、定位、分析、解决问题，从而帮助企业高效决策，提高经营效率，发现业务机会点，让企业获得持续竞争的优势。1.2
Metz·2021-02-04 13:27

读取json文件并为DataFrame

JSON数据简介JSON数据已经成为通过Http请求在web浏览器和其他应用程序之间发送数据的标准格式之一，也是一种比较灵活的数据格式，在python数据分析中也能经常用到。
加油学习和努力赚钱的猪妈咪·2021-02-04 09:14

python纵向数据分析_数据的纵向合并_Python数据分析系列视频课程--学习Pandas_数据挖掘与分析视频-51CTO学院...

Pandas包是基于Python平台的数据管理利器，已经成为了Python进行数据分析和挖掘时的数据基础平台和事实上的工业标准，学习其使用方法，是使用Python进行数据分析和数据挖掘的必备条件。本课程将从中国高校综合排名和北京PM2.5实测数据两个实际案例出发，在实战中学习Pandas包的使用方法。学习完本课程后，学员将能够独立使用Pandas包完成数据读入、数据清理、数据准备方面的工作，学习如
weixin_39836751·2021-02-04 09:28

python爬虫爬视频地址_Python爬取B站视频，只需一个B站视频地址，即可任意下载...

Python数据分析入门案例讲解https://www.bilibili.com/video/BV1LX4y1u7VA环境介绍：python
新京报·2021-02-04 06:50

-智慧树Python数据分析与数据可视化章节答案...

Python数据分析与数据可视化:包含列表的元组可以作为字典的“键”。【?????】
君有点小暖·2021-02-04 02:01

Python数据分析基础——CSV文件——筛选特定的行

CSV文件——筛选特定的行参考文献：《Python数据分析基础》《Python标准库》《Python编程从入门到实践》一.行中的值满足某个条件有时，当行中的值满足一个具体条件时，才需要保留这些行。
紫罗兰与海棠·2021-02-03 22:42

Python数据分析__20210103 学习之路开始咯

Python数据分析__20210103学习之路开始咯一、PythonStudyPython基础是本次进入数据分析的核心工具，因此最先开始学习。下面的学习大纲有什么问题的，欢迎各位大佬指点。
Senfos.W·2021-02-03 17:20

python 可视化分析平台_python 数据分析数据可视化工具matplotlib

说明:数据可视化中的数据集下载地址:(数据来源:从零开始学python数据分析和挖掘)链接：https://pan.baidu.com/s/1zrNpzSNVHd8v1rGFRzKipQ提取码：mx9d
一路的欢乐长久mkq·2021-02-03 02:10

python绘制折线图显示数据_【Python数据分析】一、matplotlib绘制折线图

matplotlib是最流行的Python会图库，主要做数据可视化图表。本节目标：学习绘制折线图(plt.plot)设置图片的大小和分辨率(plt.figure)实现图片的保存(plt.savefig)设置x，y轴上的刻度和字符串(xticks)设置坐标轴的标签设置字体同一图上绘制多个图形添加图例例子1假设一天中每隔两个小时（range（2,26,2））的气温分别是：[15,13,14.5,17,
KOALABEAR静·2021-02-02 22:08

一周入门Python数据分析|实战教学第1天

第1天(难度★)(难度持续增加)你也许不用成为数据分析师，但如今在职场中你一定要具备数据思维,培养运用数据的能力，才能充分在工作中掌握主动权。如果你意识到了数据分析的重要性，那就从这里学起来。1.工具:推荐安装使用anaconda,里面的python已经安装好了一大堆工具包。如果要安装第三方库，只要搜索并选择版本就可以一键安装，连pipinstall命令都不需要，使用非常方便。我这里使用的就是从a
LLand520·2021-02-02 20:32

Python数据分析基础——读写CSV文件

Python数据分析基础——读写CSV文件参考文献：《Python数据分析基础》一.CSV简概CSV（comma-separatedvalue,逗号分隔值）文件格式是一种非常简单的数据存储与分享方式。
紫罗兰与海棠·2021-02-02 20:34

学习笔记——机器学习之无监督学习【从零开始学python数据分析与数据挖掘】

学习笔记——机器学习之无监督学习机器学习之无监督学习学习笔记——机器学习之无监督学习前言一、聚类和降维二、聚类算法1.kmeans算法2.最佳k值的确定三.DBSCAN算法1.相关概念2.密度聚类的步骤3.可视化4.密度聚类与Kmeans的比较总结前言有监督学习和无监督学习的最大区别在于数据是否有标签无监督学习：其中一个任务就是聚类(clustering)有监督学习：其中一个任务就是分类无监督学习
待磨的钝刨·2021-02-02 19:26

Python数据分析师薪资大赏（内附学习资料）

如今，全球早已步入数据时代，随着行业的高速发展，相关岗位缺口已超150万，且薪资超同行业50%。未来十年，数据细分岗位将扩张5倍，各行业数据人才缺口明显。很多人想抓住机遇进入数据分析行业，却经常遇到以下问题：Excel、SQL、Python...都能做数据分析，不知道该学哪个只学了理论却没有实战经验，但企业需要有实战项目经验的一想到面试就紧张，应聘时一头懵在这里，不得不为大家推荐这个开课吧的《大数
python爬虫人工智能大数据·2021-02-01 12:00

python建模数据分箱_【Python数据分析】基于决策树的有监督自动分箱实战代码（自定义封装函数）...

什么叫分箱？连续变量的离散化处理。例如年龄：从1、2、3、4……100变成“1~20”、“21~30”差不多这个样子。问题场景（为什么要分箱）：不论是做业务分析还是建模前的特征工程，经常会遇到一个问题，连续变量需要分箱。且分箱会有一个诉求：分出来的组，对于目标指标（比如转化率）差异最大。业务分析中这样做的目的在于：一些连续变量对于最终结果指标的影响程度有更好的可解释性。比如客户的年龄与转化率相关性
weixin_39731107·2021-02-01 08:25

学习笔记——线性回归预测模型及其拓展（二）【从零开始学python数据分析与挖掘】

线性回归预测模型及其拓展第一天线性回归预测模型及其拓展文章目录线性回归预测模型及其拓展前言一、岭回归模型1.求解1.1参数求解1.2系数求解的几何意义2.岭回归的应用2.1可视化方法确定λ值2.2交叉验证法确定λ值二、ASLLO回归模型2模型介绍2.1参数求解3LASSO回归模型的应用3.1可视化方法确定λ值3.2交叉验证法确定λ值3.数学概念总结前言根据线性回归模型的参数估计公式β=(X’X)-
待磨的钝刨·2021-01-31 17:15
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