利用Python进行数据分析

matplotlib学习记录（一）

先参照《利用Python进行数据分析》的内容过一遍matplotlib库基本api的操作，后续的学习添加一些fashion的东西，备忘用。
CQTSAN·2017-04-13 19:24

《利用Python进行数据分析》学习笔记系列——IPython

1.简介IPython是《利用Python进行数据分析》一书中主要用到的Python开发环境，简单来说是对原生python交互环境的增强。
dnxbjyj·2017-04-09 23:25

IPython使用学习笔记

转载地址：http://www.cnblogs.com/zzhzhao/p/5295476.html学习《利用python进行数据分析》第三章IPython:一种交互式计算和开发环境的笔记，共享给大家，
wuyue五月·2017-03-26 21:26

matplotlib API学习笔记（一）（《利用Python进行数据分析》书）

一．读文件将数据导入Pandas，读写文本格式的数据（p162）1.直接按指定列读数据df[‘列名’]2.利用for循环按行读数据X=[]y=[]forlineininFile:trainingSet=line.split(',')X.append(trainingSet[0])y.append(trainingSet[1])二．figure和subplot（p232）matplotlib图像都位
Anne_e·2017-03-19 11:41

利用Python进行数据分析 - 第四章 numpy基础：数组和矢量计算

标签：读书笔记python数据分析1.创建ndarray（多维数组对象）函数说明array将参数数据（列表，元祖，数组等序列类型）转换为ndarray，可指定dtypearange类似range，但返回的是一个ndarray而不是列表ones根据指定的形状和dtype创建一个全1数组ones_like以另一个数组为参数，根据其形状和dtype创建一个全1数组zeors，zeros_like全0数组
rabbitq0082·2017-03-13 17:47

2017.02.18：利用python进行数据分析02

1.pandas数据结构：Series和DataFrame。1.1.Series是一种类似于一位数组的对象，它由一组数据以及一组与之相关的数据的标签组成。1.2.NaN：NotaNumber，非数字，表示缺失或是NA值。1.3.pandas中的index，将轴标签表示为一个由python对象组成的Numpy数组。Index对象不可修改。1.4.对于一个DataFrame，每条轴都可以有分层索引。2
傻瓜菜的傻瓜菜地·2017-02-18 16:14

2017.02.16：利用Python进行数据分析01

1.IPython：一种交互式的pythonshell。IPython提供了一个特殊的dreload函数，解决模块的“深度”（递归）重加载。2.Numpy：NumericalPython2.1.ndarray：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。2.2.用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）。2.3.用于读写的磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。2
傻瓜菜的傻瓜菜地·2017-02-16 17:08

PyCharm设置Ipython交互环境和宏快捷键进行数据分析图文详解

使用Python进行数据分析，大家都会多少学习一本经典教材《利用Python进行数据分析》，书中作者使用了Ipython的交互环境进行了书中所有代码的案例演示，而书中的Ipython交互环境用的是原生Python
飘逸高铁侠·2017-02-15 16:51

python数据分析入门学习笔记儿

转载：http://www.cnblogs.com/zzhzhao/p/5269217.html学习利用python进行数据分析的笔记儿&下星期二内部交流会要讲的内容，一并分享给大家。
可爱的小莱·2017-01-16 11:33

[book_python]利用python进行数据分析（data analysis）

1:文件内容格式为json的数据如何解析importjson,os,syscurrent_dir=os.path.abspath(".")filename=[fileforfileinos.listdir(current_dir)if".txt"infile]#得到当前目录中，后缀为.txt的数据文件fn=filename[0]iflen(filename)==1else""#从list中取出第一
猫哥·2017-01-09 00:00

利用python进行数据分析——pandas

半年前熟悉的pandas感觉再不整理就忘光光了~主要是参考一个官方10分钟pandas入门文档，感觉很实用，原文戳这里。常用的几大工具引入：In[1]:importpandasaspdIn[2]:importnumpyasnpIn[3]:importmatplotlib.pyplotasplt创建对象list创建Seriesnumpy创建DF字典创建DF导入文件创建导出查看数据查看各列数据类型ip
Ekinnn·2016-12-11 15:41

利用python进行数据分析——pandas

半年前熟悉的pandas感觉再不整理就忘光光了~主要是参考一个官方10分钟pandas入门文档，感觉很实用，原文戳这里。常用的几大工具引入：In[1]:importpandasaspdIn[2]:importnumpyasnpIn[3]:importmatplotlib.pyplotasplt创建对象list创建Seriesnumpy创建DF字典创建DF导入文件创建导出查看数据查看各列数据类型ip
Ekinnn·2016-12-11 15:41

利用python进行数据分析（学习笔记）

1.json格式数据处理python中内置第三方模块，可以将json字符串转换为python中的字典结构示例：importjsonpath='json文件路径'record=[json.loads(line)forlineinopen(path)]一组可重复数列中的频率最大最小方法1：利用python标准库里的collections.Counter类示例：fromcollectionsimport
CYY_CXY·2016-12-05 09:03

python数据分析pandas包入门学习（三）汇总和统计描述

本文参考《利用Python进行数据分析》的第五章pandas入门pandas拥有一组常用的数学和统计方法。
helen1313·2016-11-23 09:23

python3数据加载，存储与文件1

python3数据加载1本文章为系列文章第一篇，首先声明文章内容均来自《利用python进行数据分析》，所有例子均在python3下完成。
Dillon2015·2016-10-22 22:44

利用Python进行数据分析 中的问题与解决方案汇总

1.学习《利用Python进行数据分析》第二章的时候，处理1880-2010年间全美婴儿姓名数据，有句代码总是报错：total_births=names.pivot_table('births',rows
chenxi3170·2016-10-15 10:38

《利用Python进行数据分析》第二章pivot_table报错问题

http://blog.csdn.net/Zhangjunjie789/article/details/47724813学习《利用Python进行数据分析》第二章的时候，处理1880-2010年间全美婴儿姓名数据
明日韭菜·2016-10-11 21:13

数据分析师养成记-python做数据分析（一）

几个概念：json：是一种常用的web数据格式，其中《利用python进行数据分析》用到的一个usa.gov数据集就是这种格式。
鱼香土豆丝·2016-09-29 10:50

重要的Python库（利用Python进行数据分析笔记）

NumPy(NumericalPython)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线性代数运算、傅里叶变换，以及随机数生成用于将C、C++,Fortran代码集成到Python的工具pandas兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库灵活的数据处理功能。他提供了复杂精细的索引功能，以便更为便捷地完成重塑、切片和切块，聚合以及
ChinMint·2016-08-29 12:15

利用Python进行数据分析 基础系列随笔汇总

一共15篇随笔，主要是为了记录数据分析过程中的一些小demo，分享给其他需要的网友，更为了方便以后自己查看，15篇随笔，每篇内容基本都是以一句说明加一段代码的方式，保持简单小巧，看起来也清晰，一共可以划分为三个大部分：第一部分简单介绍数据分析，以一个小例子简单说明了什么是数据分析和IPython工具；第二部分是NumPy的基础使用，NumPy是Python包，提供科学计算功能，主要是ndarray
backslash112·2016-08-14 18:00

利用python进行数据分析-数据聚合与分组运算1

分组键可以有多种形式，且类型不必相同a.列表或数组，且长度与待分组的轴一样b.表示DataFrame某个列的值c.字典或Series，给出待分组轴上的值与分组名之间的对应关系d.函数，用于处理轴索引或索引中的各个标签df=DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a'],'key2':['one','two','one','two','one'],'data1':np
zhuhengv·2016-06-25 20:16

利用python进行数据分析ch02(usa.gob)

@author:Jemila"""importos#导入模块os.chdir('D:/Documents/PythonScripts')#切换工作目录importjsonpath='ch02/usagov_bitly_data2012-03-16-1331923249.txt'#按照最简单的形式，可以用下面这样的JSON表示"名称/值对"：{"firstName":"Brett"}这个示例非常基本
Jemila·2016-06-06 16:20

Scrapy+Mongodb爬取数据

还下载一本书《利用Python进行数据分析》有了数据，如何分析，如何呈现就很关键。先说说Scrapy数据存储到mongodb中，以及我的疑问。Scrapy爬虫数据存到mongodb中
向右奔跑·2016-05-29 11:33

Python数据分析示例（3）Day4

说明：本文章为Python数据处理学习日志，主要内容来自书本《利用Python进行数据分析》，WesMcKinney著，机械工业出版社。
u010456562·2016-05-08 17:00

Python数据分析示例（2）Day3

说明：本文章为Python数据处理学习日志，主要内容来自书本《利用Python进行数据分析》，WesMcKinney著，机械工业出版社。
u010456562·2016-05-07 11:00

Python数据分析示例（1）Day2

说明：本文章为Python数据处理学习日志，主要内容来自书本《利用Python进行数据分析》，WesMcKinney著，机械工业出版社。
u010456562·2016-05-06 16:00

准备工作Canopy安装Day1

说明：本文章为Python数据处理学习日志，主要内容来自书本《利用Python进行数据分析》，WesMcKinney著，机械工业出版社。
u010456562·2016-05-06 12:00

利用python进行数据分析随笔小记

移除重复数据：DataFrame中常常出现重复行。比如下面这里例子：DataFrame的duplicated方法返回一个布尔型Series,表示各行是否是重复行.这里还有一个与此相关的drop_duplicates方法，它用于返回一个移除了重复行的DataFrame:DataFrame的drop_duplicates方法会判断全部列，你也可以指定部分列进行重复性判断：printdata['Date
SDUT_wdc·2016-04-29 15:50

利用python进行数据分析随笔小记

移除重复数据： DataFrame中常常出现重复行。比如下面这里例子：DataFrame的duplicated方法返回一个布尔型Series,表示各行是否是重复行.这里还有一个与此相关的drop_duplicates方法，它用于返回一个移除了重复行的DataFrame:DataFrame的drop_duplicates方法会判断全部列，你也可以指定部分列进行重复性判断：
SDUTACM·2016-04-29 15:00

利用Python进行数据分析第四章：Numpy基础-数组和矢量计算

本章主要内容概览：1、用于数据整理和清理、子集构造和过滤、转换等快速的矢量化数组计算2、常用的数组算法：排序、唯一化、集合运算3、高效的描述统计和数据聚合（摘要）运算4、用于数据集的合并/连接运算的数据对齐和关系型数据运算5、将条件逻辑表述为数组表达式6、数据的分组运算（聚合、转换、函数应用等）本章重点内容：一、Numpy的多维数组ndarray是一个通用同构数据多维容器，也就是说，其中所有元素必
lxl20100102·2016-04-28 14:54

Python NumPy 基础

前言这两天读完《利用Python进行数据分析》这本书的第4章：NumPy基础：数组和矢量计算后，在进行下一步阅读高级应用前，先整理本章内容，做个笔记备查，也好加深印象。
secsilm·2016-04-03 16:10

Python-NumPy基础

前言这两天读完《利用Python进行数据分析》这本书的第4章：NumPy基础：数组和矢量计算后，在进行下一步阅读高级应用前，先整理本章内容，做个笔记备查，也好加深印象。
u010099080·2016-04-03 16:00

IPython使用学习笔记

学习《利用python进行数据分析》第三章IPython:一种交互式计算和开发环境的笔记，共享给大家，同时为自己作为备忘用。安装ipython用pip即可。
weixin_30852367·2016-03-20 00:00

利用Python进行数据分析---ch02《MovieLens 1M数据集(下)》读书笔记

page：30-39页#coding=UTF-8importpandasaspd'''利用python的切片语法，通过查看每个DataFrame的前几行验证一下数据加载工作是否一切顺利'''unames=['user_id','gender','age','occupation','zip']users=pd.read_table('c:/pytm/ch02/ml-1m/users.dat',se
Txiaomiao·2016-03-11 09:48

利用Python进行数据分析---ch02《MovieLens 1M数据集(上)》读书笔记

Page：21-29页#coding=UTF-8importjsonfromcollectionsimportdefaultdictfromcollectionsimportCounterfrompandasimportDataFrame,Seriesimportpandasaspdimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpylab,mlab,pyplotfrompy
Txiaomiao·2016-03-08 21:45

《利用python进行数据分析》学习笔记（一）

为什么要利用python进行数据分析？
hao_zone·2016-02-29 10:58

python短域名数据分析框架

本文数据源及分析方法均参考《利用python进行数据分析》一书。但我重新对数据分析目标和步骤进行了组织，可以更加清晰的呈现整个挖掘分析流程。
峰峰jack·2016-02-27 21:02

python短域名数据分析框架

本文数据源及分析方法均参考《利用python进行数据分析》一书。但我重新对数据分析目标和步骤进行了组织，可以更加清晰的呈现整个挖掘分析流程。
elecjack·2016-02-27 21:00

Python学习路线图

该路径提供了你需要学习的利用Python进行数据分析的所有步骤的完整概述。如果你已经有一些相关的背景知识，或者你不需要
jpzhu16·2016-02-27 16:00

Python中的*args和**kwargs

《利用Python进行数据分析》：当你编写func(a,b,c,d=some,e=value)时，位置和关键字参数其实分别是被打包成元组和字典的。
u012566895·2016-02-26 14:00

利用python进行数据分析之pandas库的应用（二）

本节介绍Series和DataFrame中的数据的基本手段重新索引pandas对象的一个重要方法就是reindex,作用是创建一个适应新索引的新对象 >>>frompandasimportSeries,DataFrame >>>obj=Series([4.5,7.2,-5.3,3.6],index=['d','b','a','c']) >>>obj d4.5 b7.2 a-5.3 c3
splended·2016-02-19 16:00

利用python进行数据分析之pandas库的应用（一）

一、pandas的数据结构介绍SeriesSeries是由一种类似于一维数组的对象，它由一组数据以及一组与之相关的数据索引构成。仅由一组数据可产生最简单的Series。obj=Series([4,5,-7,6])Series字符串表现形式为索引在左边，值在右边。通过Series的index方法获取索引，values方法获取值。可通过索引的方式获取Series中的单个或者一组值>>>obj2 a4
splended·2016-02-16 14:00

利用python进行数据分析之数据加载存储与文件格式

在开始学习之前，我们需要安装pandas模块。由于我安装的python的版本是2.7，故我们在https://pypi.python.org/pypi/pandas/0.16.2/#downloads此网站上下载的0.16.2版本，下载后解压缩利用dos命令打开对应的文件下，并运行 pythonsetup.pyinstall安装，可能会出现报错：error:MicrosoftVisualC++9.
splended·2016-02-15 17:00

利用python进行数据分析之数据加载存储与文件格式

在开始学习之前，我们需要安装pandas模块。由于我安装的python的版本是2.7，故我们在https://pypi.python.org/pypi/pandas/0.16.2/#downloads此网站上下载的0.16.2版本，下载后解压缩利用dos命令打开对应的文件下，并运行 pythonsetup.pyinstall安装，可能会出现报错：error:MicrosoftVisualC++9.
splended·2016-02-15 17:00

《利用python进行数据分析》读书笔记--第十一章 金融和经济数据应用（一）

自2005年开始，python在金融行业中的应用越来越多，这主要得益于越来越成熟的函数库（NumPy和pandas）以及大量经验丰富的程序员。许多机构发现python不仅非常适合成为交互式的分析环境，也非常适合开发文件的系统，所需的时间也比Java或C++少得多。Python还是一种非常好的粘合层，可以非常轻松为C或C++编写的库构建Python接口。金融分析领域的内容博大精深。在数据规整化方面所
司空格子Ored·2015-12-20 10:00

《利用python进行数据分析》读书笔记--第十一章 金融和经济数据应用（一）

自2005年开始，python在金融行业中的应用越来越多，这主要得益于越来越成熟的函数库（NumPy和pandas）以及大量经验丰富的程序员。许多机构发现python不仅非常适合成为交互式的分析环境，也非常适合开发文件的系统，所需的时间也比Java或C++少得多。Python还是一种非常好的粘合层，可以非常轻松为C或C++编写的库构建Python接口。金融分析领域的内容博大精深。在数据规整化方面所
司空格子Ored·2015-12-20 10:00

［Python数据分析］绪

说明：关于用python进行数据分析的学习，我以《利用python进行数据分析》一书作为主要学习对象，并参考相关网络资料。
huoyu326·2015-12-20 10:00

《利用python进行数据分析》读书笔记--第十章 时间序列（三）

7、时间序列绘图pandas时间序列的绘图功能在日期格式化方面比matplotlib原生的要好。#-*-coding:utf-8-*- importnumpyasnp importpandasaspd importmatplotlib.pyplotasplt importdatetimeasdt frompandasimportSeries,DataFrame fromdatetime
司空格子Ored·2015-12-19 19:00

《利用python进行数据分析》读书笔记--第十章 时间序列（三）

7、时间序列绘图pandas时间序列的绘图功能在日期格式化方面比matplotlib原生的要好。#-*-coding:utf-8-*- importnumpyasnp importpandasaspd importmatplotlib.pyplotasplt importdatetimeasdt frompandasimportSeries,DataFrame fromdatetime
司空格子Ored·2015-12-19 19:00

《利用python进行数据分析》读书笔记--第十章 时间序列（二）

5、时期及其算数运算时期（period）表示的是时间区间，比如数日、数月、数季、数年等。Period类所表示的就是这种数据类型，其构造函数需要用到一个字符串或整数，以及频率。#-*-coding:utf-8-*- importnumpyasnp importpandasaspd importmatplotlib.pyplotasplt importdatetimeasdt frompan
司空格子Ored·2015-12-18 22:00
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