利用python进行数据分析第6页

《利用Python进行数据分析》书籍第四章 Numpy基础：数组与向量化计算

前言《利用Python进行数据分析》第四章介绍了numpy的基础应用，其中它在数组上的应用使我印象很深刻，并且在数据分析中应用很广泛。

我从大数据中找个零·2022-06-25 07:02

啃书：《利用python进行数据分析》第四章——Numpy基础

NumPy基础：数组和矢量计算NumPy（NumericalPython的简称）是Python数值计算最重要的基础包。大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础。NumPy的部分功能如下：ndarray，一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。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）。用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。线性代数

CodeByZhou·2022-06-25 07:59

利用Python进行数据分析系列之：数组和矢量计算

利用Python进行数据分析系列之：数组和矢量计算一、多维数组对象ndarray二、创建ndarray三、数组和标量之间的运算四、基本的索引和切片五、布尔型索引六、数组转置和轴对称一、多维数组对象ndarrayndarray

目标博客专家·2022-05-28 07:48

excel找到对应数据的列指标_轻松入门Pandas：Python数据分析实战基础

重要的前言这段时间和一些做数据分析的同学闲聊，我发现数据分析技能入门阶段存在一个普遍性的问题，很多凭着兴趣入坑的同学，都能够很快熟悉Python基础语法，然后不约而同的一头扎进《利用Python进行数据分析

weixin_39947522·2022-05-18 07:43

《利用python进行数据分析》学习笔记二：Numpy模块（下）

《利用python进行数据分析》学习笔记通用函数通用函数，或称ufunc，是一种对数组（还是指的是ndarray数组）进行逐个元素进行标量操作，并将这些返回的结果封装进行向量化的函数通用函数有很多种，比如较简单的逐个元素转换的一元通用函数

datiegun·2022-05-16 07:34

《利用python进行数据分析》学习笔记一：Numpy模块（上）

Numpy基础：《利用python进行数据分析》学习笔记**前言：**时隔两年，重新开始python的学习，之前的学习中断原因，自我总结下：一是初入职场，确实有点不适应，一下班就想在床上躺尸，没有学校里的学习精力了

datiegun·2022-05-16 07:02

Python 实现 RFM 模型(详)：用户行为分析模型，商业实践与数据分析实战(含可视化)

P.S：RFM模型是数据分析师必须掌握的一个基础的分析方法，相关数据源和超详细的代码解析可空降文末~~引言对利用Python进行数据分析有一定的了解后，再加上一些业务知识；把理论与实际相结合的需求也呼之欲出

萝卜·2022-04-26 07:50

利用Python进行数据分析笔记：3.1数据结构

一、元组元组是一种固定长度、不可变的Python对象序列。创建元组最简单的办法是用逗号分隔序列值：tup=4,5,6tupOut[52]:(4,5,6)###通过更复杂的表达式定义元组需要用括号将值抱起来：nested_tup=(4,5,6),(7,8)nested_tupOut[55]:((4,5,6),(7,8))tuple函数将任意序列或迭代器转换为元组：tuple([4,0,2])Out[

七七师姐·2022-04-16 23:16

利用Python进行数据分析

《利用Python进行数据分析》（第二版）链接：https://pan.baidu.com/s/198oEqR0VetgKOD3B_X9B8g?

石头的石s·2022-04-12 11:10

Python数据分析——Pandas 入门

该部分为学习笔记，具体内容详见：《利用Python进行数据分析》一书importpandasaspdfrompandasimportSeries,DataFramePython数据分析——Pandas入门一

笛语星落——一只在编程路上不断爬起的小白·2022-04-06 07:11

python numpy读取数据_Python数据分析之numpy学习（一）

weixin_39963853·2022-04-03 07:36

python中数据分组计算_SOTON私人定制：利用Python进行数据分析（分组运算）

数据分析比较常见的步骤是将对数据集进行分组然后应用函数，这步也可以称之为分组运算。HadleyWickham大神为此创造了一个专用术语“split-apply-combine"，即拆分-应用-合并。那么当我们谈论分组运算的时候，我们其实在谈论什么呢？Splitting：根据标准对数据进行拆分分组Applying:对每组都分别应用一个函数Combining:将结果合并新的数据结构分组运算一般要求的数

weixin_39634898·2022-03-25 07:55

pandas创始人手把手教你利用Python进行数据分析（思维导图）

导读：Python是目前数据科学领域的王者语言，众多科学家、工程师、分析师都使用它来完成数据相关的工作。由于Python具有简单易学、语法灵活的特点，很多需要处理数据的人士想要学习，主要有两大类：财经类、统计类背景人员，他们的日常工作有大量数据需要处理、分析，但对于学习使用计算机领域的编程语言Python又感到无从下手。一些想要学习Python的计算机人员，他们工作较忙，没有太多时间通过互联网去系

编程帆帆·2022-03-24 07:56

菜鸟学习：python数据分析基础学习-matplotlib库简介及在IPython解释器中绘制图形

利用python进行数据分析可视化，学习matplotlib是必须要打的基础。

菜鸡小贝壳·2022-03-23 08:34

《利用Python进行数据分析》第五章-pandas的数据结构介绍

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。In[1]:frompandasimportSeries,DataFrameIn[2]:importpandasaspdIn[3]:importnumpyasnpSeriesSeries是一种类似于一维数

lumugua·2022-03-18 07:24

利用python进行数据分析—8.数据清洗与准备

文章目录引言8.1处理缺失值8.1过滤缺失值8.1.2补全缺失值8.2数据转换8.2.1删除重复值7.2.2使用函数或者映射进行数据转换8.2.3替代值8.2.4重命名轴索引8.2.5离散化与分箱8.2.6检测和过滤异常值8.2.7随机排序与随机抽样8.2.8计算指标/哑变量8.3字符串操作8.3.1python内建字符串对象方法8.3.2正则表达式8.3.3pandas中的向量化字符串函数引言

哎呦-_-不错·2022-03-17 07:05

numpy—————数组操作

最近看了《利用Python进行数据分析》复习了一下Numpy里的一些操作，做一些基本函数使用的总结，避免后面忘了又瞎找，提高效率。

weixin_30306905·2022-03-17 07:22

NumPy笔记（2）—— 使用数组进行面向数组编程

参考：《利用python进行数据分析》第4章注意，由于本文是jupyter文档转换来的，代码不一定可以直接运行，有些注释是jupyter给出的交互结果，而非运行结果!!

云端FFF·2022-03-15 07:03

《利用Python 进行数据分析》第十章：时间序列

对《利用Python进行数据分析》（WesMckinney著）一书中的第十章中时间序列进行代码实验。

南洲.·2022-03-04 07:04

python半径为2.11的圆球的体积_《利用Python进行数据分析第2版》第11章（下）时间序列...

前文传送门：11.6重采样及频率转换重采样(resampling)指的是将时间序列从一个频率转换到另一个频率的处理过程。将高频率数据聚合到低频率称为降采样(downsampling)，而将低频率数据转换到高频率则称为升采样(upsampling)。并不是所有的重采样都能被划分到这两个大类中。例如，将W-WED(每周三)转换为W-FRI既不是降采样也不是升采样。pandas对象都带有一个resamp

weixin_39790510·2022-03-04 07:25

利用python进行数据分析--时间序列（下）

三维虫子·2022-03-04 07:20

数据基础---《利用Python进行数据分析·第2版》第11章时间序列

之前自己对于numpy和pandas是要用的时候东学一点西一点，直到看到《利用Python进行数据分析·第2版》，觉得只看这一篇就够了。非常感谢原博主的翻译和分享。

diggerTT·2022-03-04 07:40

python数据分析与挖掘实战第二版pdf-------详细代码与实现

数据分析与挖掘实战第2版【作者】：张良均，谭立云，刘名军，江建明著【出版社】：北京：机械工业出版社【时间】:2020【页数】：340【isbn】：9787111640028学习Python的主要语法后，想利用

赖金明的大爹·2022-03-01 18:00

Python数据分析，数据清洗常见方法|（《利用Python进行数据分析》）

处理缺失值先导入需要用的库importpandasaspdimportnumpyasnpfrompandasimportDataFramefrompandasimportSeries下面开始各种缺失值处理函数，其实只是罗列，具体的方法需要啥用啥第一步：先检查缺失值#检查缺失值string_data=pd.Series(['aardvark','artichoke',np.nan,'avocado'

独角兽�·2022-02-23 07:45

利用Python进行数据分析（Ⅲ）

利用Python进行数据分析（Ⅲ）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（Ⅲ）7.数据清洗与准备7.1处理缺失值7.1.1过滤缺失值7.1.2补全缺失值7.2数据转换

小灵宝·2022-02-23 07:41

《利用python进行数据分析》一

TAB键可以用于搜索命名空间和自动完成对象或模块属性。在变量的前面或者后面加上一个问号（?）就可以将有关该对象的一些通用信息显示出来。使用??还将显示出该函数的源代码（如果可能的话）测试代码的执行时间：%time和%timeit%time一次执行一条语句，然后报告总体执行时间。如果你对相同语句多次执行%time的话，就会发现其结果是会变的。为了得到更为精确的结果，需要使用魔术函数%timeit。对

Michael_zmh·2022-02-20 23:04

利用Python进行数据分析第二版复现（十一）

第12章pandas高级应用12.1分类数据有一些数据会包含重复的不同值的小集合的情况。可以用unique和value_counts进行分类提取。importnumpyasnpimportpandasaspdvalues=pd.Series(['apple','orange','apple','apple']*2)pd.unique(values)#可以统计不同值pd.value_counts(v

一行白鹭上青天·2022-02-20 02:38

利用Python进行数据分析(第二版)

《利用Python进行数据分析(第二版)》高清中文版PDF地址在图片下方密码775852内容简介······本书由Pythonpandas项目创始人WesMcKinney亲笔撰写，详细介绍利用Python

左山的老马·2022-02-19 20:44

《利用Python进行数据分析》附录 A.5结构化和记录数组

附录A高阶NumpyA.5结构化和记录数组ndarray是一个同构数据的容器。也就是说，它表示一个内存块，其中每个元素占用相同数量的字节，由dtype确定。表面上，ndarray的这种特性不允许你使用它表示异构的数据或表格型数据。结构化数组是一个ndarray，其中每个元素可以被认为代表C中的struct（因此是“结构化”的名称），或者是SQL表中具有多个命名字段的行。有几种方法可以指定结构化的d

CCC考研·2022-02-18 18:26

Mac Python+basemap安装

最近看《利用python进行数据分析》这本书，到可视化的部分，看着最后的例子地图挺酷炫的，跟着敲代码的过程中，发现有时候不是你不会写，是压根都没机会实现代码！！！

步其·2022-02-18 03:08

《利用Python进行数据分析·第2版》第5章 pandas入门

本文是跟随学习，原文链接在《利用Python进行数据分析·第2版》第1章准备工作为避免原链接失效，特转载一份保存。中间可能会根据学习情况略有改动。

Sc_RNA_seq·2022-02-17 13:49

从零开始学python数据分析与挖掘(第2版)_数据分析学习资料《利用Python进行数据分析第2版》+《Python数据分析与挖掘实战》+《从零开始学Python数据分析与挖掘》...

数据分析涉及统计学、线性代数、图形分析绘制、数据挖掘等知识，推荐系统学习电子资料《利用Python进行数据分析第2版》、《Python数据分析与挖掘实战》、《从零开始学Python数据分析与挖掘》电子书和代码测试

weixin_39786141·2022-02-16 07:41

Pandas时间序列切片（范围选取）前先将日期按升序排序！

《利用Python进行数据分析》一书中就专辟一章对数据序列的切片、重采样、绘图、移动窗口等逐一加以介绍。

askka·2022-02-15 22:17

《利用python进行数据分析》|云胡读书|第三章练习部分 2019-03-19

第三章关卡开启了，忙了一天，真的有点累。想回家想去吃肉，想回宿舍跑步，可至少要把这件事做完吧。八点，八点回家。拿糖止渴止饿。case301_简单元组的创建case302_复杂元组的创建对的，命名就是这么随意，tup2代表的是包含两个元组元素的元组。case303_tuple函数的转换元组功能01case304_tuple函数的转换元组功能02case305_元组的切片元素读取啊啊啊啊~(๑´ㅂ`๑

云胡Ruby·2022-02-15 00:07

利用Python进行数据分析（学习笔记）

目录第壹章准备工作1.1本书内容1.2为何利用Python进行数据分析1.3重要的Python库1.4安装与设置1.5社区和会议1.6快速浏览本书第2章Python语言基础、IPython及Jupyternotebook2.1Python

叛逆熵徒·2022-02-11 07:57

python进行数据分析流程图_《利用python进行数据分析》读书笔记--第八章绘图和可视化...

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5025772.htmlpython有许多可视化工具，本书主要讲解matplotlib。matplotlib是用于创建出版质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面)。matplotlib的目的是为了构建一个MATLAB式的绘图接口。本书中的大部分图都是用它生成的。除了图形界面显示，还可以把图片保存为pdf、svg、jpg、png、g

weixin_39991305·2022-02-09 07:43

NumPy 基础（数组与向量化计算）——《利用Python进行数据分析》第四章阅读笔记

NumPy基础（数组与向量化计算）——《利用Python进行数据分析》第四章阅读笔记前言上一次总结了该书第三章的内容，这次带来第四章，也就是NumPy的基础部分，有关Numpy的历史发展等相关知识点，读者可直接参考该书的

物联黄同学·2022-02-06 12:18

Python数据分析：从0完成一个数据分析实战（1天）Task04

Python数据分析：从0完成一个数据分析实战（1天）Task041、赛前准备1.1前言本次赛事由开源学习组织Datawhale主办，主要带领学习者利用Python进行数据分析以及数据可视化，包含数据集的处理

CharlesDavid_coder·2021-12-03 17:37

数据分析前期准备

基于戴戴戴师兄的视频常用工具ｅｘｃｅｌ推荐则秀老师的课程SQL《SQL必知必会》sqlzoo和牛客网刷题Tableau《商业仪表盘可视化解决方案》李航《统计学习方法》python《利用python进行数据分析

·2021-11-19 22:56

ApacheCN 数据科学译文集 20211109 更新

因果和实验三、Python编程四、数据类型五、表格六、可视化七、函数和表格八、随机性九、经验分布十、假设检验十一、估计十二、为什么均值重要十三、预测十四、回归的推断十五、分类十六、比较两个样本十七、更新预测利用

·2021-11-13 19:19

利用python进行数据分析第二版学习笔记

行话：数据规整（Munge/Munging/Wrangling）指的是将非结构化和（或）散乱数据处理为结构化或整洁形式的整个过程。这几个词已经悄悄成为当今数据黑客们的行话了。Munge这个词跟Lunge押韵。伪码（Pseudocode）算法或过程的“代码式”描述，而这些代码本身并不是实际有效的源代码。语法糖（Syntacticsugar）这是一种编程语法，它并不会带来新的特性，但却能使代码更易读、

夜景黑色调·2021-09-13 20:00

数据分析-记录下近日书单

杨昊_6c65·2021-06-27 21:33

修订翻译《利用Python进行数据分析·第2版》第13章高级pandas

前几章重点讲解了不同类型的数据规整工作流以及NumPy、pandas和其他库的特性。随着时间的推移，pandas为高级用户开发了更具深度的特性。本章将深入讲解几个更高级的特性领域，以帮助您加深作为pandas用户的专业知识。Theprecedingchaptershavefocusedonintroducingdifferenttypesofdatawranglingworkflowsandfea

知之甚少_2303·2021-06-27 11:41

《利用Python进行数据分析》13.2 使用Patsy创建模型描述

第十三章Python建模库介绍13.2使用Patsy创建模型描述Patsy（https://patsy.readthedocs.io/）是一个用于描述统计模型（尤其是线性模型）的Python库。它使用一种小型基于字符串的“公式语法”，这种语法受到了R、S统计编程语言中公式语法的启发。Patsy能够很好地支持statsmodels中特定的线性模型，因此我将专注于它的主要特性，帮助你把程序跑起来。Pa

CCC考研·2021-06-27 10:21

转行学习1：混乱的python进程，初入家政，加油！为了面试

前天在咨询应该购买什么书单，昨天在看《利用python进行数据分析（第二版）》，今天在安装Anaconda同时在知乎逛数据分析的专栏。

夜希辰·2021-06-26 10:57

利用Python进行数据分析——中文翻译笔记

前言：作者WesMcKinney是pandas的创作者，所以书中关于pandas的讲解也是最实用的部分。我也直接联系过了Wes本人，这个笔记不会有任何版权问题，当然，也不会用于任何商业用途。这本书自2013年第一版发行后，就广受好评。第一版的时候作者用的是Python2，不过随着Python2的维护年限将近（2020），以及Python3的推广，整个社群向Python3转变已经成为不可扭转的趋势。

一个路过的youngman·2021-06-23 19:07

利用python进行数据分析~第三章

3.1数据结构和序列元组是一个固定长度，不可改变的python序列对象。创建元组的方法就是用逗号分隔一列值tup=4,5,6print(tup)(4,5,6)当用复杂的表达式定义元组时，将值放到圆括号中nested_tup=(4,5,6),(7,8)print(nested_tup)((4,5,6),(7,8))tuple可以将任意序列或迭代器转换成元组,同样可以用方括号访问元组中的元素tuple

潘雪雯·2021-06-22 23:02

利用Python进行数据分析－数据结构准备（元组、列表、字典、集合、函数、推导式、柯里化、生成器、itertools模块以及文件读写）

本文引用《利用Python进行数据分析·第2版》元组tuple元组是一个固定长度而且不可以改变的序列对象定义元组的方法:(1)最简单的方法:In[23]:top=1,2,3In[24]:topOut[24

wtbook·2021-06-20 13:32

利用Python进行数据分析随笔记二（45）

tags:MovieLens1M数据集计算评分分歧*更新了书中淘汰的方法MovieLens1M数据集将常规分隔文件读入DataFrame【来源】首先看下数据集说明0.png文件中数据集是以”：：“作为分割的。0-1.pngpandas.read_table(filepath_or_buffer,sep='\t',delimiter=None,header='infer',names=None,in

33jubi·2021-06-20 11:25

《利用Python进行数据分析》附录 A.1 ndarray对象内幕

附录A高阶NumpyA.1ndarray内幕NumPy的ndarray提供了一种方法将一组同构数据（连续的或跨步的）解释为多维数组对象。数据类型或dtype决定数据如何被解释为浮点数、整数、布尔值或我们正在查看的任何其他类型。让ndarray如此灵活的部分原因是每个数组对象都是一个数据块的分步视图。例如，你可能会想知道数组视图arr[::2,::-1]如何做到不复制任何数据。原因是ndarray不

CCC考研·2021-06-09 07:44

推荐频道

利用python进行数据分析