python实验数据预处理案例_Python数据分析与应用_源代码和实验数据
【实例简介】
【实例截图】
【核心代码】
├─第1章
│ HelloWorld.html
│ 第1章选择题答案.txt
│
├─第2章
│ ├─习题程序
│ │ │ 第2章选择题答案.txt
│ │ │
│ │ ├─code
│ │ │ 第2章操作题.py
│ │ │
│ │ └─data
│ └─任务程序
│ ├─code
│ │ 任务2.1 认识NumPy数组对象ndarray.py
│ │ 任务2.2 认识NumPy矩阵与通用函数.py
│ │ 任务2.3 NumPy数值计算基础.py
│ │
│ ├─data
│ │ iris_sepal_length.csv
│ │
│ └─tmp
│ arr.txt
│ savez_arr.npz
│ save_arr.npy
│ y=x^2.png
│
├─第3章
│ ├─习题程序
│ │ │ 第3章选择题答案.txt
│ │ │
│ │ ├─code
│ │ │ 第3章操作题.py
│ │ │
│ │ ├─data
│ │ │ iris.npz
│ │ │
│ │ └─tmp
│ │ iris各特征箱线图.png
│ │ iris散点图.png
│ │
│ ├─任务程序
│ │ ├─code
│ │ │ 任务3.1 了解绘图基础语法与常用参数.py
│ │ │ 任务3.2 分析特征间的关系.py
│ │ │ 任务3.3 分析特征内部数据分布与分散状况.py
│ │ │
│ │ ├─data
│ │ │ 国民经济核算季度数据.npz
│ │ │
│ │ └─tmp
│ │ 2000-2017各产业国民生产总值箱线图.png
│ │ 2000-2017年各产业季度生产总值散点图.png
│ │ 2000-2017年季度各产业生产总值折线图.png
│ │ 2000-2017年季度各行业生产总值折线子图.png
│ │ 2000-2017年季度各行业生产总值散点子图.png
│ │ 2000-2017年季度生产总值折线图.png
│ │ 2000-2017年季度生产总值散点图.png
│ │ 2000-2017年季度生产总值点线图.png
│ │ 2017年第一季度各产业国民生产总值直方图.png
│ │ 2017年第一季度各产业生产总值占比饼图.png
│ │ sincos.png
│ │ y=x^2.png
│ │ 修改rc参数后sin曲线.png
│ │ 国民生产总值分散情况箱线图.png
│ │ 国民生产总值构成分布直方图.png
│ │ 国民生产总值构成分布直方图直方图.png
│ │ 国民生产总值构成分布饼图.png
│ │ 无法显示中文标题sin曲线.png
│ │ 显示中文标题sin曲线.png
│ │ 默认sin曲线.png
│ │
│ └─实训数据
│ populations.npz
│
├─第4章
│ ├─习题程序
│ │ │ 第4章选择题答案.txt
│ │ │
│ │ ├─code
│ │ │ 第4章操作题.py
│ │ │
│ │ └─data
│ │ mtcars.csv
│ │ 数据特征说明.xlsx
│ │
│ ├─任务程序
│ │ ├─code
│ │ │ 任务4.1 读写不同数据源的数据.py
│ │ │ 任务4.2 掌握DataFrame的常用操作.py
│ │ │ 任务4.3 转换与处理时间序列数据.py
│ │ │ 任务4.4 使用分组聚合进行组内计算.py
│ │ │ 任务4.5 创建透视表与交叉表.py
│ │ │
│ │ ├─data
│ │ │ meal_order_detail.xlsx
│ │ │ meal_order_detail1.sql
│ │ │ meal_order_detail2.sql
│ │ │ meal_order_detail3.sql
│ │ │ meal_order_info.csv
│ │ │ users.xlsx
│ │ │ 数据特征说明.xlsx
│ │ │
│ │ └─tmp
│ │ meal_order_detail.csv
│ │ meal_order_detail1.csv
│ │ orderInfo.csv
│ │ userInfo.xlsx
│ │
│ └─实训数据
│ Training_LogInfo.csv
│ Training_Master.csv
│ Training_Userupdate.csv
│ 数据特征说明.xlsx
│
├─第5章
│ ├─习题程序
│ │ │ 第5章选择题答案.txt
│ │ │
│ │ ├─code
│ │ │ 第5章操作题.py
│ │ │
│ │ └─data
│ ├─任务程序
│ │ │ detail.csv
│ │ │
│ │ ├─code
│ │ │ 任务5.1 合并数据.py
│ │ │ 任务5.2 清洗数据.py
│ │ │ 任务5.3 标准化数据.py
│ │ │ 任务5.4 转换数据.py
│ │ │
│ │ ├─data
│ │ │ detail.csv
│ │ │ meal_order_detail1.sql
│ │ │ meal_order_detail2.sql
│ │ │ meal_order_detail3.sql
│ │ │ meal_order_info.csv
│ │ │ users_info.xlsx
│ │ │ 数据特征说明.xlsx
│ │ │
│ │ └─tmp
│ │ 菜品异常数据识别.png
│ │
│ └─实训数据
│ alarm.csv
│ ele_loss.csv
│ missing_data.csv
│ model.csv
│ 数据特征说明.xlsx
│
├─第6章
│ ├─习题程序
│ │ │ 第6章选择题答案.txt
│ │ │
│ │ ├─code
│ │ │ 第6章操作题.py
│ │ │
│ │ └─data
│ ├─任务程序
│ │ ├─code
│ │ │ 任务6.1 使用sklearn转换器处理数据.py
│ │ │ 任务6.2 构建并评价聚类模型.py
│ │ │ 任务6.3 构建并评价分类模型.py
│ │ │ 任务6.4 构建并评价回归模型.py
│ │ │
│ │ ├─data
│ │ │ abalone.data
│ │ │ cal_housing.data
│ │ │ seeds_dataset.txt
│ │ │
│ │ └─tmp
│ │ 聚类结果.png
│ │
│ └─实训数据
│ wine.csv
│ winequality.csv
│ 数据特征说明.xlsx
│
├─第7章
│ ├─习题程序
│ │ │ 第7章选择题答案.txt
│ │ │
│ │ ├─code
│ │ │ 第7章操作题.py
│ │ │
│ │ └─data
│ │ data.csv
│ │ 数据特征说明.xlsx
│ │
│ ├─任务程序
│ │ ├─code
│ │ │ 任务7.2 预处理航空客户数据.py
│ │ │ 任务7.3 使用K-Means算法进行客户分群.py
│ │ │
│ │ ├─data
│ │ │ air_data.csv
│ │ │
│ │ └─tmp
│ │ airline_scale.npz
│ │
│ └─训数据
│ credit_card.csv
│
├─第8章
│ ├─习题程序
│ │ │ 第8章选择题答案.txt
│ │ │
│ │ ├─code
│ │ │ 第8章操作题.py
│ │ │
│ │ └─data
│ │ data.csv
│ │
│ ├─任务程序
│ │ ├─code
│ │ │ GM11.py
│ │ │ 任务8.2 分析财政收入数据特征的相关性.py
│ │ │ 任务8.3 使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征.py
│ │ │ 任务8.4 使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型.py
│ │ │
│ │ ├─data
│ │ │ data.csv
│ │ │
│ │ └─tmp
│ │ new_reg_data.csv
│ │ new_reg_data_GM11.xls
│ │ new_reg_data_GM11_revenue.xls
│ │
│ └─实训数据
│ income_tax.csv
│ 数据特征说明.xlsx
│
└─第9章
├─习题程序
│ │ 第9章选择题答案.txt
│ │
│ ├─code
│ │ 第9章操作题.py
│ │
│ └─data
│ data.csv
│
├─任务程序
│ ├─code
│ │ water_heater_nnet.m
│ │ 任务9.2 预处理热水器用户用水数据.py
│ │ 任务9.3 构建用水行为特征并筛选用水事件.py
│ │ 任务9.4 构建行为事件分析的BP神经网络模型.py
│ │
│ ├─data
│ │ original_data.xls
│ │ test_data.xlsx
│ │ water_hearter.xlsx
│ │ water_heater.xls
│ │ water_heater_log.xlsx
│ │
│ └─tmp
│ sj.csv
│ sj_final.xlsx
│ water_heart.csv
│ 用户用水事件识别ROC曲线.png
│
└─实训数据
USER_INFO_M.csv