利用python进行数据分析第11页

Python与数据分析学习笔记（1）NumPy以及Pandas基本介绍和应用

NumPy和Pandas基本介绍二、NumPy和Pandas安装三、NumPy常用功能介绍和简单示例四、pandas常用功能介绍和简单示例（未完）一、NumPy和Pandas基本介绍NumPy和Pandas是利用

蓝凉丿·2020-07-15 14:26

python 怎样将dataframe中的字符串日期转化为日期的方法

，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧方法一:也是最简单的直接使用pd.to_datetime函数实现data['交易时间']=pd.to_datetime(data['交易时间'])方法二:源自利用

python进步学习者·2020-07-15 14:43

numpy学习笔记全面|目录|书籍精华

《利用Python进行数据分析》——韦斯·麦金尼莫凡的教程多维数组对象生成数组生成数组：np.array(),dtype默认为float64转换数据类型：arr=np.

Di_Panda·2020-07-15 13:57

《利用Python进行数据分析》的坑一：第2章：open函数找不到文件

第2章开头就要打开usa.gov的文档，书上是直接path='ch02/usagov_bitly_data2012-03-16-1331923249.txt'open(path).readline()可是我这个文件也放在python的文件夹中了，但是报错：IOError:[Errno2]Nosuchfileordirectory:'ch02/usagov_bitly_data2012-03-16-

cinderlv·2020-07-15 03:00

《利用Python进行数据分析学习笔记》学习笔记（三）

1.工具和环境语言：python3.6系统：win764位数据库：MongoDBIDE：IPythonnotebook2.数据加载、存储与文件格式pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数。首先看一个以逗号分隔的CSV文本文件：!typeuser_info.csv#如果是UNIX系统，要把'!type'改成'!cat',用户,粉丝,答题,专栏文章,个人简介0,张佳玮,

卜地锦·2020-07-15 00:32

机器学习资料汇总

实战应用系列利用Python进行数据分析·第2版Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南算法理

哀思希哀·2020-07-14 19:25

一个使用python和TUShare进行股票分析的例子

《利用Python进行数据分析(PythonForDataAnalysis中文版)》P286中间有一个例子，使用标普500指数(SPX)和几支股票的收盘价，计算一个日收益率与SPX年度相关系数的DataFrame

敬事·2020-07-14 07:44

Numpy学习笔记

主要基于《利用python进行数据分析：第4章》以及Numpy官网的tutorial。Numpy是numericalpython的简称，是高性能科学计算和数据分析的基础包。

123123ok·2020-07-13 19:49

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

写在前面的话：实例中的所有数据都是在GitHub上下载的，打包下载即可。地址是：http://github.com/pydata/pydata-book还有一定要说明的：我使用的是Python2.7，书中的代码有一些有错误，我使用自己的2.7版本调通。#coding:utf-8importnumpyasnpdata1=[6.,7.5,8.,0.,1.]arr1=np.array(data1)arr

wangshuang1631·2020-07-13 16:27

《利用Python进行数据分析》第8章绘图和可视化笔记

matplotlib绘图和可视化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）。绘图是数据分析工作中最重要的任务之一，是探索过程的一部分。importmatplotlib.pyplotaspltfrompandasimportSeries,DataFrameimportpandasaspdimportnumpyasnpfromnumpy.randomimportran

lumugua·2020-07-13 07:25

用sklearn做一个完整的机器学习工程——以波士顿房价预测为例。（一、用自定义转换器、Pipeline Feature_Union做特征工程）

PythonstartL·2020-07-13 01:25

利用Python进行数据分析（1）—— Numpy Basic（1）

JupyterNotebookViewerTheNumPyndarray:amultidimensionalarrayobjectimportnumpyasnp'''precision浮点数输出精度位数（默认值8位）suppress是否禁止使用科学记数法（默认为False）打印小浮点值'''np.set_printoptions(precision=4,suppress=True)'''numpy

HeatDeath·2020-07-13 00:03

1.1 利用Python进行数据分析

%pwd#显示路径'/Users/zhongyaode/pythonbook'#读取文件中的第一行数据path='/Users/zhongyaode/pythonbook/ch02/usagov_bitly_data2012-03-16-1331923249.txt'open(path).readline()'{"a":"Mozilla\\/5.0(WindowsNT6.1;WOW64)Apple

彭健平6点30·2020-07-12 23:31

NumPy 快速入门：数组对象，数组属性，花式索引等基础介绍

数组的结构：6、数组的简单计算：7、数组切片与索引：8、数组的组合与切割：9、数组的属性：结尾：1、NumPy简介：NumPy（NumericalPython的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包，是想利用

YouMi Chou·2020-07-12 21:30

利用Python进行数据分析-环境搭建

主要内容：python开发环境搭建篇：(EPD+Pandas,IPythonNotebook,Notepad++)一、配置EPD+Pandas软件名称下载地址epd_free-7.3-2-win-x86.msihttp://epdfree-7-3-2.software.informer.com/7.3/get-pip.pyhttps://bootstrap.pypa.io/get-pip.pypa

_凝夏·2020-07-12 18:54

自己摸索：机器学习从0到1系列---2 环境安装

yanink·2020-07-12 18:02

利用Python进行数据分析笔记－读写数据

Pandas方法1、读取文件pandas有很多用来读取表格式数据作为dataframe的函数，下面列出来一些。其中read_csv和read_tabel是最经常用到的：importpandasaspdimportnumpyasnp#read_csv方法df=pd.read_csv('../examples/ex1.csv')dfabcdmessage01234hello15678world2910

wuzlun·2020-07-12 16:19

利用Python进行数据分析笔记－pandas建模(statsmodels篇)

于是花了一个星期仔细看了下《利用Python进行数据分析》。写在这里主要是记录下，方便自己查看。

wuzlun·2020-07-12 16:15

随机漫步模拟及概率分析

《利用Python进行数据分析》一书中提到一个随机漫步。同时，在求职过程中，也遇到过要求计算落入两端的概率之比的问题。正好可以用此案例进行模拟。这里整理出来，以享网友。

andy_alexander·2020-07-12 12:21

利用Python进行数据分析(一)：IPython及Jupyter notebook

本文为《利用Python进行数据分析》的部分读书笔记目录IPython与Jupyternotebook简介IPython基础使用IPython命令行运行Jupyternotebook配置文件JupyterNotebook

连理o·2020-07-12 12:05

利用Python进行数据分析(二)：Numpy

本文为《利用Python进行数据分析》的部分读书笔记目录Numpyndarray:多维数组对象ndarray属性NumPy数据类型生成ndarrayNumpy数组算术基础索引与切片布尔索引神奇索引数组转置与转轴通用函数

连理o·2020-07-12 12:34

numpy基本操作

前言：本文根据《利用Python进行数据分析》的第三章学习了numpy的基本操作，并加入自己的一些理解和总结，旨在方便以后的查阅，希望能对Python的初学者有所帮助，强烈建议把所有代码手动实现一遍！

yz杨周yz·2020-07-12 11:11

利用Python进行数据分析----numpy.title()

numpy.tile(A,reps):通过重复A给出的次数来构造数组。Parameters:A:array_likeTheinputarray.reps:array_likeThenumberofrepetitionsofAalongeachaxis.Returns:c:ndarrayThetiledoutputarray.Examples>>>>>>a=np.array([0,1,2])>>>n

马小歪丷·2020-07-12 11:52

利用Python将数据库提取的数据转为DataFrame格式

在利用python进行数据分析时，有时候我们会直接连接数据库，将需要分析的数据导入到python中。如果直接导入到python中，数据格式为tuple，不便于后续的分析。

jinjiajia95·2020-07-12 11:14

Python/Pandas Categorical对象labels和levels属性已弃用，改为codes和categories

《利用Python进行数据分析》，第7章-离散化和面元划分，这一章节提到Categorical对象，含有一个表示不同分类名称的levels数组和一个标号的labels属性。

ShinyCC·2020-07-12 11:12

《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

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

weixin_34015336·2020-07-12 08:31

利用Python进行数据分析(12) pandas基础: 数据合并

pandas提供了三种主要方法可以对数据进行合并：pandas.merge()方法：数据库风格的合并；pandas.concat()方法：轴向连接，即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起；实例方法combine_first()方法：合并重叠数据。pandas.merge()方法：数据库风格的合并例如，通过merge()方法将两个DataFrame合并：on='name'的意思是将name列当作键；默认情

weixin_33868027·2020-07-12 08:59

《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

weixin_33834628·2020-07-12 08:51

五大数据分析案例——手把手教你处理数据信息(基础、详细)

文章目录本章中的数据文件可从下面的github仓库中下载利用python进行数据分析(第二版)示例一.关于时区的数据分析1.1纯python时区计数1.2使用pandas进行时区计数示例二.电影评分数据分析

逐梦er·2020-07-11 21:24

Python手册(Python Basics)--Python数据类型

说明：本手册所列包来自Awesome-Python，结合GitHub和官方文档，参考SeanCheney大神在简书上翻译的《利用Python进行数据分析·第2版》，整理所得。

WilenWu·2020-07-11 20:59

利用Python进行数据分析阅读笔记之第一章：准备工作

《利用Python进行数据分析》这是一本非常好的使用python语言进行数据分析的入门书，既有基本理论讲解，也有实战代码示例。我将认真阅读此书，并为每一章内容做一个知识笔记。

wclzxbs·2020-07-11 18:09

Markdown转PDF→利用 Markdown 制作电子书｜非常简单

Markdown转PDF→利用Markdown制作电子书前言遇到什么问题就解决什么问题，什么不会就学什么.是这样的，因为最近在看数据分析的书籍《利用Python进行数据分析原书第2版》，这本书的英文很早就有了

hhejian·2020-07-11 14:57

《利用Python进行数据分析》 11.6 重新采样和频率转换（一）

11.6重新采样和频率转换重新采样是指将时间序列从一个频率转换为另一个频率的过程。将更高频率的数据聚合到低频率被称为向下采样，而从低频率转换到高频率称为向上采样。并不是所有的重新采样都属于上面说的两类；例如，将W-WED（weeklyonWednesday，每周三）转换到W-FRI（每周五）既不是向上采样也不是向下采样。pandas对象都配有resample方法，该方法是所有频率转换的工具函数。r

ipy烽·2020-07-11 14:00

pandas近期常见问题总结(一)

最近在学习《利用python进行数据分析》，在案例实战过程和使用pandas库中还存在着许多问题没有解决，这里进行总结。

每天发芽的豆芽·2020-07-11 12:13

利用python进行数据分析学习笔记(数据规整：聚合、合并和重塑)

层次化索引data=pd.Series(np.random.randn(9),index=[['a','a','a','b','b','c','c','d','d'],[1,2,3,1,3,1,2,2,3]])data.index创建一个Series，通过index属性可以获取其索引。使用索引和切片选择层次化Series的数据。选择第一层的索引b切片选择索引b-c通过loc选择索引b、c选择第一层

能思想的苇草2·2020-07-11 09:49

利用python进行数据分析学习笔记(绘图和可视化)

matplotlibAPI入门引入matplotlibimportmatplotlib.pyplotasplt创建一个简单的图形data=np.arange(10)plt.plot(data)Figure和Subplotmatplotlib的图像都位于Figure对象中，可以用plt.figure创建一个新的Figure。fig=plt.figure()fig.show()弹出空白窗口。不能直接用

能思想的苇草2·2020-07-11 09:16

利用python进行数据分析学习笔记1(数据清洗和准备)

处理缺失数据创建一个含缺失值的Seriesstring_data=pd.Series(['aardvark','artichoke',np.nan,'avocado'])string_data.isnull()通过isnull方法返回一个布尔型Series，缺失值显示为True。通过索引可以将非缺失值设置为缺失值string_data[0]=None处理缺失数据的函数dropna，除去缺失数据fi

能思想的苇草2·2020-07-11 09:16

利用python进行数据分析pandas_数据重排

#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonFriOct2516:41:032019@author:weiping"""importpandasaspdimportnumpyasnpdf1=pd.DataFrame({'name':['a','b','c','d','f','g'],'key1':[1,1,1,2,2,2],'date1':[3,34,5,6,4,8]})df2=

cutwind·2020-07-11 04:31

利用Python进行数据分析——第一章：重要Python库安装配置

一.NumPyNumPy全称为NumericalPython，是Python科学计算的基础包。提供功能有：快速高效的多维数组对象ndarray；用于对数组执行元素级计算及直接执行数学运算的函数；用于读写硬盘上基于数组的数据集工具；线性代数运算、傅立叶变换与随机数生成；用于将C、C++、Fortran代码集成到Python的工具；二.pandas提供了使我们能快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构与

AnryYang·2020-07-11 00:31

《利用Python进行数据分析》 12.1 分类数据

第十二章高阶pandas12.1分类数据12.1.1背景和目标1.pandas中unique和value_counts函数一个列经常会包含重复值，这些重复值是一个小型的不同值的集合。看见向unique和value_counts这样的函数，它们允许我们从一个数组中提取不同值并分别计算这些不同值的频率。（见图12-1）图12-1：unique和value_counts函数2.维度表的使用许多数据系统（

ipy烽·2020-07-11 00:14

利用Python进行数据分析_读书笔记（不定期更新）

读书笔记_利用Python进行数据分析第二章Python语言基础2.1Python解释器Python是一种解释型语言，Python解释器每次执行一条程序2.2IPython基础2.2.1jupyternotebook

数据分析_康康·2020-07-10 22:51

Python for Data Analysis v2 | Notes_ Chapter_6 数据加载、存储与文件格式

——ZJ原作者：SeanCheney|《利用Python进行数据分析·第2版》第6章数据加载、存储与文件格式|來源：简书Github:wesm|Github:中文BrambleXu|简书:利用Python

ZJ_Improve·2020-07-10 22:15

numpy基本入门操作汇总一

本文是学习《利用python进行数据分析》的部分笔记，在这里感谢作者。Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包，在这里只罗列一些numpy的常用功能。

xckkcxxck·2020-07-10 19:47

《利用python进行数据分析》笔记(一)

第4章Numpy入门基础data=np.arange(10)：生成一个一维数组data=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])生成一个多维数组data=np.arange(32).reshape((8,4))data.shapedata.dtypedata.ndimdata.zeros((3,6))3.索引(1)切片索引。是原始数据的视图，修改切片，原始数据同样会被修改若想

咿呀妈妈·2020-07-10 17:21

学完可以解决90%以上的数据分析问题-利用python进行数据分析第二版（代码和中文笔记）...

《利用python进行数据分析》是数据分析的基础教程，绝大部分数据分析师的入门教材，目前已经升级到第二版。本站搜集了教材的第二版原版代码进行中文翻译和注释，并做了一定的笔记。

风度78·2020-07-10 16:51

Numpy快速入门

PythonNumpy快速入门环境:python3.5推荐两本书：《线性代数》、《利用python进行数据分析》需要的库：matplotlib快速绘图scipynumpy对于大部分数据分析应用而言，最常用我最关注的功能集中在

为了更好的明天·2020-07-10 16:10

利用python进行数据分析（三）

写在前面：其实能发现这本书的章节安排并没有很系统，有些地方我觉得再多写一些东西进去就更好了。。。恩，老老实实顺着书的目录往下去吧，得相信作者这样安排是有用意的。。第三章3.1.3内建序列函数a)enumrate我们通常需要在遍历一个序列的同时追踪当前元素的索引，如打印成绩排名，常用使用添加一个flag的for循环的方式：>>>name_list=['aa','bb','cc','dd']>>>di

练习时长两年半的生信生·2020-07-10 15:40

利用python进行数据分析（六）

第3章函数3.2.4匿名函数匿名函数是一种通过单个语句生成函数的方式，其结果本身就是是返回值，不需要def定和return返回，调用更加方便。匿名函数使用lambda关键字定义，表达“我们声明一个匿名函数的意思”。其通用的格式为：=lambda：看如下例子：>>>defshort_function(x):returnx*2>>>short_function(5)10使用匿名函数则可以简化代码，可以

练习时长两年半的生信生·2020-07-10 15:10

利用python进行数据分析（四）

写在前面为了提高浏览量，以后在每天的最后加入微生物基因组学的相关知识，走过路过不要错过，看不了吃亏看不了上当~第三章3.1.5集合是一种无序且元素唯一的容器，可以理解为集合是只有键的字典。通过set函数或者大括号创建集合。集合具有很多操作方式，可以极大的方便我们对数据进行处理。>>>a={1,2,3,4,5}>>>b={3,4,5,6,7,8}#添加元素>>>a.add(9)>>>a{1,2,3,