利用Python进行数据分析

python绘图与可视化--matplotlib

主要用来记录《利用python进行数据分析》一书第8章绘图与可视化 matplotlib绘图1.加载模块： %matplotlibinline importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt
huangxiaoyun1900·2018-08-09 00:00

利用Python进行数据分析随笔记 二（123）

tags:来自bit.ly的1.usa.gov数据纯Python代码对时区进行计数利用pandas对时区进行计数来自bit.ly的1.usa.gov数据open(path).readline()#读取某文件第一行1.pngjson.loads(line)用来读取文件的，即，将文件打开然后就可以直接读取2.png纯Python代码对时区进行计数time_zone=[rec['tz']forrecin
33jubi·2018-08-03 18:52

有关DF的to_excel方法中，写入不同的sheet

原文链接如下：【利用Python进行数据分析——经验篇4】将多张DataFrame表写入到同一个Excel的不同sheet中-CSDN博客示例代码如下：#创建一个输出文件writer=pd.ExcelWriter
名字就起八个字吧·2018-07-31 17:06

【利用python进行数据分析】第5章pandas入门

pandas的数据结构介绍要使用pandas，你首先就得熟悉它的两个主要数据结构：Series和DataFrame。虽然它们并不能解决所有的问题，但它们为大多数应用提供了一种可靠的、易于使用的基础。由于频繁的使用pandas、Series和DataFrame，所以我们将其引入本地命名空间中会更方便frompandasimportSeries,DataFrameimportpandasaspdSer
yeverwen·2018-07-28 09:29

【利用python进行数据分析】准备与实例（二）

MovieLens1M数据集GroupLensResearch采集了一组从20世纪90年末到21世纪初由MovieLens用户提供的电影评分数据。MovieLens1M数据集含有来自6000名用户对4000部电影的100万条评分数据。它分为三个表：评分、用户信息和电影信息。我们来试着读取数据，按性别计算每部电影的平均分：importpandasaspdencoding='latin1'unames
yeverwen·2018-07-06 23:56

【利用python进行数据分析】准备与实例（一）

我已经分享了本书的ipynb，所以跟着我一起来实验吧。如果你不懂怎么打开ipynb格式的文件，那也没关系，anaconda3让一切变得更简单（我像是打广告的）。安装玩anaconda之后，我们在开始里就可以找到它的文件夹，里面有一个JupyterNotebook，就是它了。点开之后，弹出cmd的黑窗口，接着浏览器弹出网页，那么就启动成功了（这里别去关掉cmd的黑窗口，最小化就行），它的主页一般定位
yeverwen·2018-07-06 23:36

人工智能-书单

2018-07-03书单1.R语言实战2.数据分析-R语言实战3.数据挖掘-R语言实战4.R语言编程艺术5.数据挖掘概念与技术6.推荐系统实战7.笨方法学Python8.Python核心编程9.利用Python
下木·2018-07-03 11:43

利用Python进行数据分析·第2版

前文传送门：【翻译】《利用Python进行数据分析·第2版》第1章准备工作【翻译】《利用Python进行数据分析·第2版》第2章（上）Python语法基础，IPython和Jupyter【翻译】《利用Python
hellozhxy·2018-06-27 14:19

[利用python进行数据分析 书笔记]第6章 数据加载、存储和文件格式

读取文本格式的数据逐块读取文本文件pd.read_csv(nrows=)只读取几行pd.read_csv(chunksize=)逐块读取文件，根据chunksize对文件进行逐块迭代将数据写出到文本格式pd.to_csvpd.from_csv手工处理分隔符格式JSON数据importjsonjson.loads()将json字符串转换成python形式json.dumps()将pythin对象转换
热心市民Daisy·2018-06-25 19:42

[利用python进行数据分析 书笔记]第5章 pandas入门

pandas数据结构介绍Seriespd.Series([1,2,3],index=[])创建一个带索引的一维数组pd.Series(字典，index=[])创建一个带索引的一维数组,可以通过index来修改索引，如修改后的索引不在字典中存在，该值为Na'Narr.values获取数组数值arr.index获取数组索引对象arr['a','b']通过索引方式选取单个或者一组值arr[arr>0]根
热心市民Daisy·2018-06-25 09:12

[利用python进行数据分析 书笔记]第4章 NumPy基础：数组和矢量计算

NumPy的ndarray：一种多维数组对象创建ndarraydata.shape表示各维度大小的元组data.dtype表示数组数据类型data.ndim返回维数ndarray的数据类型astype显式地转换其dtype，会创建一个新的数组（一份拷贝）数组和表量之间的运算两数组之间直接使用+、-、*、/基本的索引和切片arr[5:8]数组切片是原始数组的视图（数据不会被复制），视图上的任何修改都
热心市民Daisy·2018-06-24 16:31

《利用Python进行数据分析》—Numpy基础：数组与矢量计算

最近在看《利用Python进行数据分析》，练习书中例子%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#np数组的切片是原始数组的视图
今时·2018-06-14 13:42

2018最新Python数据分析实战教程视频 python数据分析班视频 Python数据分析基础教程 利用Python进行数据分析

系列一：《python数据分析基础与实践》章节1Python概况课时2Python简介章节2Python安装课时3安装Anaconda课时4使用Anaconda章节3数据准备课时5数据类型–布尔型课时6数据类型–数值型课时7数据类型–字符型课时8数据结构–List课时9数据结构–Tuple课时10数据结构–Set课时11数据结构–Dic课时12Pandas数据结构–Series课时13Pandas
拥抱java·2018-06-12 16:14

python学习之路

推荐资料和书籍：廖雪峰python系列；《Python编程：从入门到实践》；《笨方法学python》常用数据分析库的学：《利用python进行数据分析》深度学习框架：TensorFlow《TensorFlow
泡屁屁·2018-06-08 09:55

python 数据分析一:numpy常规用法

本人最近在读《利用python进行数据分析》一书，将上面的知识点进行总结一下，以后每天都更新一下；每天进步一点点数学名词：数学和统计方法mean算数平均数std标准差var方差自由度在统计学中，自由度(
照片怎么加不上·2018-06-05 18:42

Python3实现一个简单购物车程序

#Python3实现一个简单购物车程序Goods=[["1.iphoneX",7399],["2.vivoX21",3598],["3.利用Python进行数据分析",72],["4.迪士尼滑板车",179
水煮鱼的博客·2018-06-05 15:07

【Chapter 1】准备工作

【Chapter1】准备工作今天开始做《利用Python进行数据分析》的笔记，由于这本书用的是2.7版本的，把它用3.0版本实现对我来说也是一种挑战，我会加油的。
蜘蛛的梦呓·2018-05-16 21:09

Python for Data Analysis v2 | Notes_ Chapter_10 数据聚合与分组运算

——ZJ原作者：SeanCheney|《利用Python进行数据分析·第2版》第10章数据聚合与分组运算|來源：简书Github:wesm|Github:中文BrambleXu|简书:利用Python进行数据分析
ZJ_Improve·2018-05-08 14:27

产品读书《利用Python进行数据分析》

代码：https://github.com/QueenJuliaZxx/pydata-book简书：https://www.jianshu.com/p/04d180d90a3fNameREADME.md第01章准备工作.md第02章Python语法基础，IPython和JupyterNotebooks.md第03章Python的数据结构、函数和文件.md第04章NumPy基础：数组和矢量计算.md
女王の专属领地·2018-05-07 20:55

【Python数据分析】pandas, DataFrame, Index的方法delete和drop的区别

delete和drop都是Index类删除索引的方法《利用Python进行数据分析》一书对二者的描述如下delete删除索引i处的元素，并得到新的Indexdrop删除传入的值，并得到新的Index事实上
JianJuly·2018-05-06 19:25

Python for Data Analysis v2 | Notes_ Chapter_9 绘图和可视化

——ZJ原作者：SeanCheney|《利用Python进行数据分析·第2版》第9章绘图和可视化|來源：简书Github:wesm|Github:中文BrambleXu|简书:利用Python进行数据分析
ZJ_Improve·2018-05-03 15:59

Python for Data Analysis v2 | Notes_ Chapter_8 数据规整：聚合、合并和重塑

——ZJ原作者：SeanCheney|《利用Python进行数据分析·第2版》第8章数据规整：聚合、合并和重塑|來源：简书Github:wesm|Github:中文BrambleXu|简书:利用Python
ZJ_Improve·2018-04-28 10:26

对Python中type打开文件的方式介绍

这几天在看《利用Python进行数据分析》，在第六章数据加载、存储、与文件格式中遇到个小问题。在Linux访问文件是用：！catch06/ex1.csv在Windows命令行中使用：！
Burette_Lee·2018-04-28 10:29

详谈pandas中agg函数和apply函数的区别

在利用python进行数据分析这本书中其实没有明确表明这两个函数的却别，而是说apply更一般化.其实在这本书的第九章‘数组及运算和转换'点到了两者的一点点区别：agg是用来聚合运算的，所谓的聚合当然是合成的成分比较大些
chendianfc·2018-04-20 15:30

Numpy中转置transpose、T和swapaxes的实例讲解

利用Python进行数据分析时，Numpy是最常用的库，经常用来对数组、矩阵等进行转置等，有时候用来做数据的存储。
秋刀鱼的滋味901·2018-04-17 15:40

利用Python进行数据分析-读书笔记(1)

本书2017年10月20日出版，英文名为《PythonforDataAnalysis,2ndEdition》，英文在线：pydata-book中文在线：https://www.jianshu.com/p/a380222a3292本系列读书笔记基本只是简略记下书中要点，引用图片包括大部分来自中文链接博客，少量自己用IPython运行截图；仅作为在遗忘时翻阅之用。4.1ndarry/多维数组对象主要内
ctripkai·2018-04-15 16:17

2018年入职前学习计划

《利用Python进行数据分析》Python基础知识深度学习入门:吴恩达深度学习课程基础机器学习模型实现JAVA基础知识各类SQL使用Excel,PPT
ctripkai·2018-04-10 20:26

Python for Data Analysis v2 | Notes_ Chapter_4 NumPy 基础：数组和矢量计算

——ZJ原作者：SeanCheney|《利用Python进行数据分析·第2版》第4章NumPy基础：数组和矢量计算|來源：简书Github:wesm|Github:中文BrambleXu|简书:利用Python
ZJ_Improve·2018-04-08 17:39

机器学习速成课程 学习笔记21：资源收藏

利用Python进行数据分析跟着这本书学了1-6章。作者翻译的很棒。
HBU_DAVID·2018-04-04 12:11

《利用Python进行数据分析·第2版》第4章 NumPy基础：数组和矢量计算

《利用Python进行数据分析·第2版》第4章NumPy基础：数组和矢量计算SeanCheney关注2017.11.0917:52*字数8623阅读4046评论11喜欢29第1章准备工作第2章Python
hzp666·2018-04-02 08:49

打卡第三天：《利用python进行数据分析》学习笔记

第四章——NumPy基础：数组和矢量计算第一部分：多维数组http://nbviewer.jupyter.org/github/qiebuliaoliao/data_analysis_python/blob/master/ch4/20180326.ipynb
且不了了·2018-03-26 20:22

打卡第二天：《利用python进行数据分析》学习笔记

第二章——引言第二部分:电影数据分析——处理movielens1m数据集http://nbviewer.jupyter.org/github/qiebuliaoliao/data_analysis_python/blob/master/ch2/20180325.ipynb
且不了了·2018-03-25 09:51

《利用Python进行数据分析》 实例：USDA食品数据库

USDA食品数据库：frompandasimportDataFrame,Seriesfrompylabimport*importpandasaspdimportjsondefgroupby(ndata):result=ndata.groupby(['nutrient','groupp'])['value'].quantile(0.5)result['Zinc,Zn'].sort_values().
不论如何未来很美好·2018-03-24 13:18

利用Python进行数据分析（Python For Data Analysis 中文版）pdf 高清完整版免费下载

利用Python进行数据分析（PythonForDataAnalysis中文版）https://pan.baidu.com/s/1EOaLLp4bnY_bQSMbqUQiLQ还有更多其他书籍，可下方评论询问
LearnMore666·2018-03-23 17:35

《利用python进行数据分析》笔记三（pandas）

frompandasimportSeries,DataFrameimportpandasaspdPandas中的数据结构1Series一种类似于一维数组的对象，由一组数据（numpy中的各种数据类型）和一组对应的数据标签（索引）组成data1=series([1,2,3,5])data2=series([1,3,5,7],index=['a','b','c','d'])data1.valuesda
chucksonwheel·2018-03-13 15:44

《利用python进行数据分析》笔记二

线性代数np.dot(matrix1,matrix2)：矩阵点乘numpy.linalg包含矩阵分解，求逆、行列式等矩阵运算的库fromnumpy.linalgimportinv,qrnumpy.random中的函数补充了python内置的random，可以高效产生各种分布下的随机数np.random.randn(size)例：模拟随机游走（用内置random库）importrandomposit
chucksonwheel·2018-03-11 15:19

《利用python进行数据分析》笔记一

一、Numpyimportnumpyasnptest_data=np.array(data,dtype=np.int32)np.asarray(data)将数据转化为ndarraynp.arange()创建序号np.ones()创建元素均为1的ndarraynp.ones_like(data)创建与data同维度的元素均为1的ndarraynp.zeros()np.zeros_like()np.e
chucksonwheel·2018-03-04 20:05

Learning: 利用Python进行数据分析 - MovieLens 数据集的探索

MovieLens1M数据集含有来自6000名用户对4000部电影的100万条评分数据，分为三个表，movies、ratings、users数据处理通过pandas.read_table将各表转化为pandas的DataFrame对象importpandasaspd#用户信息unames=['user_id','gender','age','occupation','zip']users=pd.r
wheatJH·2018-03-04 08:55

【数据分析】中文笔记翻译计划顺利结束

020【数据分析】利用Python进行数据分析第二版(2017)中文翻译笔记项目地址中期回顾末期回顾今天把最后两章附录也翻译完毕了，整本书的翻译工作全部完成！
赤乐君·2018-02-03 17:36

【数据分析】中文笔记翻译计划顺利结束

020【数据分析】利用Python进行数据分析第二版(2017)中文翻译笔记项目地址中期回顾末期回顾今天把最后两章附录也翻译完毕了，整本书的翻译工作全部完成！
赤乐君·2018-02-03 17:36

《利用Python进行数据分析·第2版》 附录A NumPy高级应用

第1章准备工作第2章Python语法基础，IPython和Jupyter第3章Python的数据结构、函数和文件第4章NumPy基础：数组和矢量计算第5章pandas入门第6章数据加载、存储与文件格式第7章数据清洗和准备第8章数据规整：聚合、合并和重塑第9章绘图和可视化第10章数据聚合与分组运算第11章时间序列第12章pandas高级应用第13章Python建模库介绍第14章数据分析案例附录ANu
SeanCheney·2018-01-26 22:26

《利用Python进行数据分析·第2版》第14章 数据分析案例

第1章准备工作第2章Python语法基础，IPython和Jupyter第3章Python的数据结构、函数和文件第4章NumPy基础：数组和矢量计算第5章pandas入门第6章数据加载、存储与文件格式第7章数据清洗和准备第8章数据规整：聚合、合并和重塑第9章绘图和可视化第10章数据聚合与分组运算第11章时间序列第12章pandas高级应用第13章Python建模库介绍第14章数据分析案例附录ANu
SeanCheney·2018-01-21 18:54

《利用Python进行数据分析·第2版》第12章 pandas高级应用

第1章准备工作第2章Python语法基础，IPython和Jupyter第3章Python的数据结构、函数和文件第4章NumPy基础：数组和矢量计算第5章pandas入门第6章数据加载、存储与文件格式第7章数据清洗和准备第8章数据规整：聚合、合并和重塑第9章绘图和可视化第10章数据聚合与分组运算第11章时间序列第12章pandas高级应用第13章Python建模库介绍第14章数据分析案例附录ANu
SeanCheney·2018-01-13 20:23

SOTON私人定制：利用Python进行数据分析（ 数据导入导出）

数据导入导出pandas支持多种类型的数据的读取，但是目前存放数据还是文本，比如说存放参考基因组的fasta文件，存放测序结果的fastq文件，为了降低宽带压力一般都会压缩一下文本。本部分的函数总结使用幕布进行整理，地址为：https://mubu.com/doc/MnvB7a6T0学习笔记：数据导入面对最大的难题就是日益增加的文本数据量和有效的内存大小的矛盾，因此应该避免一次性导入全部数据，而是
xuzhougeng·2018-01-07 21:08

SOTON私人定制：利用Python进行数据分析（学习pandas）

pandas基础Pandas借鉴了Numpy绝大部分设计思想，但与Numpy不同的是它更适合于处理表格类、异质性数据，而Numpy则是处理同质的数值数组。Pandas还能无缝与Numpy,SciPy,statsmodels,scikit-learn,matplotlib等包联用，构建了Python数据分析生态系统。Pandas最主要的两类数据结构：Series,DataFrame，可以对应R语言的
徐洲更hoptop·2018-01-03 21:22

《利用Python进行数据分析》第10章 时区处理笔记

时区处理在Python中，时区信息来自第三方库pytz，它使Python可以使用Olson数据库（汇编了世界时区信息）。有关pytz库的更多信息，请查阅其文档,时区名可以在文档中找到，也可以通过交互的方式查看frompandasimportSeries,DataFrameimportpandasaspdimportnumpyasnpimportpytzpytz.common_timezones[-
lumugua·2017-12-30 15:22

《利用Python进行数据分析》第9章 分组级运算和转换笔记

分组级运算和转换聚合是分组运算的其中一种。它是数据转换的一个特例，它接受能够将一维数组简化为标量值的函数。接下来将介绍transform和apply方法，它们能够执行更多其他的分组运算。如果要为一个DataFrame添加一个用于存放各索引分组平均值的列。一个办法是先聚合再合并df=DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a'],'key2':['one','two'
lumugua·2017-12-27 22:30

《利用python进行数据分析》学习 numpy库

《利用python进行数据分析》学习numpy库一、基本概念Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包，功能如下：1、ndarray,一个具有矢量算数运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。
learn_is_happy·2017-12-27 20:07

《利用Python进行数据分析》第9章 groupby技术和数据聚合笔记

groupby技术和数据聚合对数据集进行分组并对各组应用一个函数（无论是聚合还是转换），这是数据分析工作中的重要环节。在将数据集准备好之后，通常的任务就是计算分组统计或生成透视表在本章中，你将会学到：-根据一个或多个键（可以是函数、数组或DataFrame列名）拆分pandas对象。-计算分组摘要统计，如计数、平均值、标准差，或用户自定义函数。-对DataFrame的列应用各种各样的函数。-应用组
lumugua·2017-12-26 18:36

Python学习记录

学习Python基础（2）初识Python数据分析（3）初学Python网络爬虫（4）研读《从零开始学Python网络爬虫》，系统学习爬虫（5）初识机器学习，研读《机器学习Python实践》（6）研读《利用
JasonYoung_2017·2017-12-25 22:16
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