利用python进行数据分析

打卡第13天：《利用python进行数据分析》学习笔记

第7章——数据规整化：清理、转换、合并、重塑数据变换http://nbviewer.jupyter.org/github/qiebuliaoliao/data_analysis_python/blob/master/ch7/20180405.ipynb
且不了了·2024-09-13 00:41

matplotlib和seaborn绘图

https://www.jianshu.com/p/7a0eafdd1340《利用Python进行数据分析·第2版》第9章绘图和可视化matplotlib引入%matplotlibnotebookimportmatplotlib.pyplotasplt
Oliveee·2024-09-02 01:57

《利用Python进行数据分析》 附录 A.3 广播

附录A高阶NumpyA.3广播广播描述了算法如何在不同形状的数组之间进行运算。它是一个强大的功能，但可能会导致混淆，即使对于有经验的用户也是如此。1.最简单的广播示例发生在将标量值与数组组合的时候（见图A-1）图A-1:简单广播注：有关此操作的说明，请参见图A-2。对行进行减均值的广播需要更小心。幸运的是，只要遵循规则，就可以在数组的任何维度上对潜在较低维度值进行广播（例如从二维数组的每一列中减去
CCC考研·2024-08-25 18:23

Week 02 Python初步

本周是Python的基本使用，从真正小白零接触，跟着大神们开始学习参考书：利用Python进行数据分析（原书第2版）中第三章和第五章一、Python基础1）Python环境安装（1）下载anaconda
图小加·2024-02-20 15:15

《利用Python进行数据分析》 14.2 MovieLens 1M数据集

第十四章数据分析示例注：本章示例数据集可在附带的GitHub仓库（http://github.com/wesm/pydata-book）中找到14.2MovieLens1M数据集GroupLens实验室（http://www.grouplens.org/node/73）提供了一些从MovieLens用户那里收集的20世纪90年代末和21世纪初的电影评分数据的集合。这些数据提供了电影的评分、电影的元
CCC考研·2024-02-12 08:46

2018-11-28

流畅的python，effictivepython，Python编程实战，编写高质量代码：python，python核心编程第三版，PythonCookbook中文版第3版计算：python科学计算，利用
wangyou2550·2024-01-29 17:39

【读书笔记】《利用Python进行数据分析》第2版_第二章：Python语言基础、IPython及Jupyternotebook

推荐使用IPython命令行和Jupyternotebook来实验代码示例，以及探索各种类型、函数和方法的文档。和其他键盘控制的命令行环境一样，练就常用命令的肌肉记忆也是学习曲线的一部分。优秀Python书籍推荐《PythonCookbook》（第3版），作者为DavidBeazley和BrianK.Jones（O’Reilly）《FluentPython》，作者为LucianoRamalho（O
is_colorful·2024-01-28 02:38

利用python进行数据分析(第二版)_第十四章

本书正文的最后一章，我们来看一些真实世界的数据集。对于每个数据集，我们会用之前介绍的方法，从原始数据中提取有意义的内容。展示的方法适用于其它数据集，也包括你的。本章包含了一些各种各样的案例数据集，可以用来练习。案例数据集可以在Github仓库找到，见第一章。#14.1来自Bitly的USA.gov数据2011年，URL缩短服务Bitly跟美国政府网站USA.gov合作，提供了一份从生成.gov或.
shifanfashi·2024-01-26 15:54

利用Python进行数据分析的学习笔记——chap10

时间序列日期和时间数据类型及工具fromdatetimeimportdatetimenow=datetime.now()nowdatetime.datetime(2022,3,4,8,23,31,842698)now.year,now.month,now.day(2022,3,4)#时间差delta=datetime(2022,3,3)-datetime(1998,10,20,8,10)delta
调停者จุ๊บ·2024-01-15 19:03

利用python进行数据分析(1)

第一章一.数据的类型表格数据多维数据(矩阵)多张表数据(主外键关联)时间序列二.重要的Python库NumPy基础数据结构和函数pandas高级数据结构和函数matplotlib二维数据可视化IPython和Jupyter交互Scipy科学计算领域scikit-learn机器学习包statsmodels统计分析包第二章Python基础略第三章NumPy菜鸟教程比书详细第四章pandas易百教程最简
Doter·2024-01-04 04:41

学习python数据分析必看，《利用Python进行数据分析》

利用Python进行数据分析pdf:讲述了从pandas库的数据分析工具开始利用高性能工具、matpIotlib、pandas的groupby功能等处理各种各样的时间序列数据。
新潮看世界·2024-01-04 01:03

NumPy教程（一）—— ndarray：多维数组对象

前言该numpy学习笔记参考了菜鸟教程网、b站up主孙兴华zz的《孙兴华中文讲python数据分析三部曲》以及《北理-python数据分析与展示》，课本推荐使用《利用python进行数据分析》Numpy
m0_61766362·2023-12-27 05:50

字符串与正则表达式python实验报告分析_《利用Python进行数据分析》第7章 字符串操作与正则表达式...

字符串操作Python有简单易用的字符串和文本处理功能，大部分文本运算都直接做成了字符串对象的内置方法。对于更为复杂的模式匹配和文本操作，则可能需要用到正则表达式。字符串对象方法以逗号分隔的字符串可以用split拆分成数段In[4]:val='a,bc,c,gudio'In[5]:val.split(',')Out[5]:['a','bc','c','gudio']In[6]:val='a,bc,
weixin_39615257·2023-12-25 22:41

chatgpt赋能python：Python统计总分——利用Python进行数据分析

Python统计总分——利用Python进行数据分析Python是一门流行的编程语言，有着广泛的应用领域。其中，Python在数据分析和统计领域也发挥着重要作用。
laingziwei·2023-12-22 10:39

打卡第11天：《利用python进行数据分析》学习笔记

第五章——pandas入门第二部分：pandas主要功能（四）http://nbviewer.jupyter.org/github/qiebuliaoliao/data_analysis_python/blob/master/ch5/20180403.ipynb
且不了了·2023-12-21 04:08

day14：《利用python进行数据分析》学习笔记

第7章——数据规整化：清理、转换、合并、重塑字符串处理http://nbviewer.jupyter.org/github/qiebuliaoliao/data_analysis_python/blob/master/ch7/20180406.ipynb
且不了了·2023-12-21 02:26

《利用Python进行数据分析》 13.1pandas与建模代码的结合

第十三章Python建模库介绍13.1pandas与建模代码的结合使用pandas用于数据载入和数据清洗，之后切换到模型库去建立模型是一个常见的模型开发工作流。在机器学习中，特征工程是模型开发的重要部分之一。特征工程是指从原生数据集中提取可用于模型上下文的有效信息的数据转换过程或分析，书中会展示一些可以在利用pandas进行数据操作和建模之间无痛切换的方法。1.panas和其他分析库的结合点通常是
CCC考研·2023-12-17 16:51

利用python进行数据分析 第十四章 14.3 1880-2010年间全美婴儿姓名

14.31880-2010年间全美婴儿姓名美国社会保障总署（SSA）ᨀ供了一份从1880年到现在的婴儿名字频率数据。HadleyWickham（许多流行R包的作者）经常用这份数据来演示R的数据处理功能。我们要做一些数据规整才能加载这个数据集，这么做就会产生一个如下的DataFrame：In[4]:names.head(10)Out[4]:namesexbirthsyear0MaryF7065188
小猞猁啥都学·2023-12-17 02:28

利用python进行数据分析 第十四章 14.5 2012联邦选举委员会数据库

14.52012联邦选举委员会数据库美国联邦选举委员会发布了有关政治竞选赞助方面的数据。其中包括赞助者的姓名、职业、雇主、地址以及出资额等信息。我们对2012年美国总统大选的数据集比较感兴趣（http://www.fec.gov/disclosurep/PDownload.do）。我在2012年6月下载的数据集是一个150MB的CSV文件（P00000001-ALL.csv），我们先用pandas
小猞猁啥都学·2023-12-17 02:58

利用python进行数据分析 第十章 数据聚合与分组运算

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），通常是数据分析工作中的重要环节。在将数据集加载、融合、准备好之后，通常就是计算分组统计或生成透视表。pandasᨀ供了一个灵活高效的gruopby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。关系型数据库和SQL（StructuredQueryLanguage，结构化查询语言）能够如此流行的原因之一就是其能够方便地对数
小猞猁啥都学·2023-12-17 02:57

利用python进行数据分析 第十三章 Python建模库介绍

本书中，我已经介绍了Python数据分析的编程基础。因为数据分析师和科学家总是在数据规整和准备上花费大量时间，这本书的重点在于掌握这些功能。开发模型选用什么库取决于应用本身。许多统计问题可以用简单方法解决，比如普通的最小二乘回归，其它问题可能需要复杂的机器学习方法。幸运的是，Python已经成为了运用这些分析方法的语言之一，因此读完此书，你可以探索许多工具。本章中，我会回顾一些pandas的特点，
小猞猁啥都学·2023-12-17 02:57

利用python进行数据分析 第九章 绘图和可视化

信息可视化（也叫绘图）是数据分析中最重要的工作之一。它可能是探索过程的一部分，例如，帮助我们找出异常值、必要的数据转换、得出有关模型的idea等。另外，做一个可交互的数据可视化也许是工作的最终目标。Python有许多库进行静态或动态的数据可视化，但我这里重要关注于matplotlib（http://matplotlib.org/）和基于它的库。matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘
小猞猁啥都学·2023-12-17 02:57

利用python进行数据分析 第八章 数据规整：聚合、合并和重塑

8.1层次化索引层次化索引（hierarchicalindexing）是pandas的一项重要功能，它使你能在一个轴上拥有多个（两个以上）索引级别。抽象点说，它使你能以低维度形式处理高维度数据。我们先来看一个简单的例子：创建一个Series，并用一个由列表或数组组成的列表作为索引：In[9]:data=pd.Series(np.random.randn(9),...:index=[['a','a'
小猞猁啥都学·2023-12-17 02:27

利用python进行数据分析 第七章 数据清洗和准备

7.1处理缺失数据在许多数据分析工作中，缺失数据是经常发生的。pandas的目标之一就是尽量轻松地处理缺失数据。例如，pandas对象的所有᧿述性统计默认都不包括缺失数据。缺失数据在pandas中呈现的方式有些不完美，但对于大多数用户可以保证功能正常。对于数值数据，pandas使用浮点值NaN（NotaNumber）表示缺失数据。我们称其为哨兵值，可以方便的检测出来：In[10]:string_d
小猞猁啥都学·2023-12-17 02:26

利用python进行数据分析 第六章 数据加载、存储与文件格式

访问数据是使用本书所介绍的这些工具的第一步。我会着重介绍pandas的数据输入与输出，虽然别的库中也有不少以此为目的的工具。输入输出通常可以划分为几个大类：读取文本文件和其他更高效的磁盘存储格式，加载数据库中的数据，利用WebAPI操作网络资源。6.1读写文本格式的数据pandasᨀ供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数。表6-1对它们进行了总结，其中read_csv和read
小猞猁啥都学·2023-12-17 02:56

利用python进行数据分析 第十四章 数据分析案例

本书正文的最后一章，我们来看一些真实世界的数据集。对于每个数据集，我们会用之前介绍的方法，从原始数据中ᨀ取有意义的内容。展示的方法适用于其它数据集，也包括你的。本章包含了一些各种各样的案例数据集，可以用来练习。案例数据集可以在Github仓库找到，见第一章。14.1来自Bitly的USA.gov数据2011年，URL缩短服务Bitly跟美国政府网站USA.gov合作，ᨀ供了一份从生成.gov或.m
小猞猁啥都学·2023-12-17 02:53

2021-07-15

通过对《利用python进行数据分析》这本书中介绍pandas包的学习，再加以自己的理解，写下这篇随笔，与一起喜欢数据分析的朋友分享和相互学习。
大竹英雄·2023-12-16 00:06

利用Python进行数据分析（Ⅰ）

利用Python进行数据分析（Ⅰ）本文参考书籍：《利用Python进行数据分析》目录利用Python进行数据分析（Ⅰ）1.准备工作1.1重要的Python库NumPypandasmatplotlibIPython
小灵宝·2023-12-15 06:34

《利用Python进行数据分析》notebook

目录Chapter1.准备工作Chapter2.Python语言基础、IPython及JupyternotebookChapter3.内建数据结构、函数及文件【元组、列表、字典、集合】Chapter1.准备工作包括环境搭建，编译器安装，重要python库的初识等入门内容。Chapter2.Python语言基础、IPython及Jupyternotebook2.1Python解释器交互式Python
solonebaeya·2023-12-15 06:03

《利用Python进行数据分析》 附录 A.7 使用Numba编写快速NumPy函数

附录A高阶NumpyA.7使用Numba编写快速NumPy函数Numba（http://numba.pydata.org）是一个开源项目，可为使用CPU、GPU或其他硬件的NumPy类型的数据创建快速函数。它使用LLVMProject（http://llvm.org）将Python代码翻译成编译后的机器码。1.让我们考虑一个纯Python函数，该函数使用for循环计算表达式(x-y).mean()
CCC考研·2023-12-03 20:10

[利用Python进行数据分析]-第一章-准备工作

SciPySciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，主要包括下面这些包：scipy.integrate：数值积分例程和微分方程求解器。scipy.linalg：扩展了由numpy.linalg提供的线性代数例程和矩阵分解功能。scipy.optimize：函数优化器（最小化器）以及根查找算法。scipy.signal：信号处理工具。scipy.sparse：稀疏矩阵和稀疏线性系统
蒸饺与白茶·2023-12-03 03:32

《利用Python进行数据分析》 11.2时间序列基础

11.2时间序列基础1.pandas中的基础时间序列种类是由时间戳索引的Series，在pandas外部则通常表示为Python字符串或datetime对象（见图11-1）图11-1：基础时间序列注：ts[::2]会将ts中每隔一个的元素选择出来2.时间戳的储存形式（见图11-2）图11-2：时间戳的储存形式注：所有使用datetime对象的地方都可以用Timestamp。此外，Timestamp
CCC考研·2023-12-01 05:40

【送书活动】这本30w人都在看的Python数据分析畅销书：更新了！

文章目录简介作译者简介购书链接：彩蛋想学习python进行数据分析，这本《利用python进行数据分析》是绕不开的一本书。目前该书根据Python3.10已经更新到第三版。
在下小吉.·2023-11-29 18:49

在读书籍勘误

CSAPPC程序设计语言（K&R）中文版C陷阱与指针SICP数据结构与算法分析--C语言描述计算机组成与设计硬件/软件接口RISC-V版操作系统导论计算机网络：自顶向下数据库系统概念Linux命令行大全利用
Hoper.J·2023-11-29 12:57

机器学习入坑指南（二）：数据预处理

1导入需要的库利用Python进行数据分析所必须的库有两个。NumPy包含了各种数学计算函数。Pandas用于导入和管理数据集。
EvanNightly·2023-11-27 21:34

鱼哥赠书活动第④期：从0到1Python进阶《利用Python进行数据分析》让你学完成为Python大神！！！

鱼哥赠书活动第④期：《利用Python进行数据分析》、作译者简介：主要变动：购书链接：适合阅读对象：赠书抽奖规则:往期赠书福利：《利用Python进行数据分析》、Python语言极具吸引力。
落寞的魚丶·2023-11-27 17:03

python数据分析总结

利用python进行数据分析（其一）NumPy基础NumPy的ndarray：一种多维数组对象ndarray的数据类型NumPy数组的运算通用函数：快速的元素及数组函数利用数组进行数据处理用于数组的文件输出输入线性代数为随机数生成随机漫步本文实验环境
LanceJerry·2023-11-26 06:10

python分类变量相关性分析_Python数据科学：相关分析

目前手上有两本书，一本《利用Python进行数据分析》，一本《Python数据科学》。app对于学习什么东西，都有它的「道」和「术」。「道」即原理，「术」即技巧。
weixin_39573822·2023-11-26 00:52

用Python进行数据分析：探索性数据分析的实践与技巧（文末送书）

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+想学习python进行数据分析，这本《利用python进行数据分析》是绕不开的一本书。目前该书根据Python3.10已经更新到第三版。
艾派森·2023-11-26 00:48

利用Python进行数据分析：30万人都在看的畅销书，更新了！！！

利用Python进行数据分析概述好书推荐升级特性pandas作译者简介主要变动导读视频：收获写在末尾：主页传送门：传送概述想学习python进行数据分析，这本《利用python进行数据分析》是绕不开的一本书
家有娇妻张兔兔·2023-11-25 18:18

【利用python进行数据分析】chapter8：绘图和可视化

1.Figure和Subplotmatplotlib的图像都位于Figure对象中，可以用plt.figure创造一个对象importmatplotlib.pyplotaspltfig=plt.figure()#此时还是一个空白的窗口，如果不弹出这个窗口的话，可以使用fig.show()#手动弹出空白窗口，先不要关闭，否则下面的ax都不能画到fig上了#空白的fig是不可以绘画的，必须创建subp
巧克力酱人·2023-11-24 10:59

python数据分析 制图_《利用python进行数据分析》第八章 绘图和可视化

第八章笔记,以pylab模式启动ipython(ipyhton–pylab)matplotlibAPI函数都位于matplotlib.pyplot模块中importmatplotlib.pyplotaspltFigure和Subplotmatplotlib的图像都位于Figure对象中,可用plt.figure创建一个新的figure.pyplot.subplots的选项参数说明nrowssubp
weixin_39559895·2023-11-24 10:58

阅读笔记：利用Python进行数据分析第2版——第9章 绘图和可视化

信息可视化（也叫绘图）是数据分析中最重要的工作之一。Python有许多库进行静态或动态的数据可视化，但这里主要关注matplotlib和基于它的库。matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包（主要是2D方面）。该项目是由JohnHunter于2002年启动的，其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口。matplotlib和IPython社区进行合作，简化了从IPyth
勤奋的清风·2023-11-24 10:50

利用Python进行数据分析——绘图和可视化 xticks-学习笔记

http://blog.csdn.net/ssw_1990/article/details/23739953Python有许多可视化工具，但是我主要讲解matplotlib（http://matplotlib.sourceforge.net）。此外，还可以利用诸如d3.js（http://d3js.org/）之类的工具为Web应用构建交互式图像。matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面
CodingALife·2023-11-24 10:19

利用python进行数据分析之时间序列--小白笔记

时间序列（timeseries）数据是一种重要的结构化数据形式。时间戳（timestamp），特定的时刻固定时期（period），如2007年1月或2010年全年时间间隔（interval），由起始和结束时间戳表示。时期（period）可以被看做间隔（interval）的特例实验或过程时间，每个时间点都是相对于特定起始时间的一个度量importnumpyasnpimportpandasaspdim
不秃头小白·2023-11-24 10:49

利用python进行数据分析之数据聚合和分组运算--小白笔记

GroupBy机制split-apply-combine(拆分-应用-合并)importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a'],'key2':['one','two','one','two','one'],'data1':np.random.randn(5),'data2':np.random.r
不秃头小白·2023-11-24 10:48

利用python进行数据分析之数据清洗与准备--小白笔记

数据清洗和准备处理缺失数据importpandasaspdimportnumpyasnpstring_data=pd.Series(['aardvark','artichoke',np.nan,'avocado'])string_data0aardvark1artichoke2NaN3avocadodtype:object对于数值数据，pandas使用浮点值NaN（NotaNumber）表示缺失数
不秃头小白·2023-11-24 10:18

《利用Python进行数据分析》学习笔记 第9章 绘图和可视化

第9章绘图和可视化9.1matplotlibAPI入门Figure和Subplotmatplotlib的图像都位于Figure对象中，用plt.figure创建一个新的Figure通过空Figure绘图，必须用add_subplot创建一个或多个subplot才行：执行一条绘图命令，matplotlib会在最后一个用过的subplot（如果没有则创建一个）上进行绘制，隐藏创建figure和subp
JasoninDataPlanet·2023-11-24 10:17

利用python进行数据分析之绘图和可视化--小白笔记

%matplotlibnotebookmatplotlibAPI入门importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspddata=np.arange(10)dataarray([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])plt.plot(data)[]Figure和Subplotmatplotlib的图像都位于Figure对象中。你
不秃头小白·2023-11-24 10:07

Leo赠书活动-11期 【利用Python进行数据分析】文末送书

✅作者简介：大家好，我是Leo，热爱Java后端开发者，一个想要与大家共同进步的男人个人主页：Leo的博客当前专栏：赠书活动专栏✨特色专栏：MySQL学习本文内容：Leo赠书活动-11期【利用Python
LeoToJavaer·2023-11-23 10:57
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他