Python数据分析实战

《Python数据分析实战终极指南》

对于分析师来说，大家在学习Python数据分析的路上，多多少少都遇到过很多大坑**，有关于技能和思维的**：Excel已经没办法处理现有的数据量了，应该学Python吗？找了一大堆Python和Pandas的资料来学习，为什么自己动手就懵了？跟着比赛类公开数据分析案例练了很久，为什么当自己面对数据需求还是只会数据处理而没有分析思路？学了对比、细分、聚类分析，也会用PEST、波特五力这类分析法，为啥
xjt921122·2024-09-16 08:11

《Python数据分析实战》

环境搭建定义变量名时要遵循的规则：变量名必须以字母或下画线开始，名字中间只能由字母、数字和下画线组成长度不能超过255个字符变量名在有效范围内必须具有唯一性不能使用保留字（关键字）区分大小写不能对元组中的元素做修改，只能做切片查询。如果元组中只有1个元素，则需要在这个元素的后面加上逗号。数字100正确的表示方法为(100,)列表：a=[1,2,3]，常用列表函数函数用途append()向列表末尾添
johnny233·2024-08-31 19:08

BI 数据分析，数据库，Office，可视化，数据仓库

AIGCChatGPT职场案例AI绘画与短视频制作PowerBI商业智能68集Mysql8.054集Oracle21C142集Office2021实战应用Python数据分析实战，ETLInformatica
阿里数据专家·2024-02-20 07:29

Python数据分析实战【八】：用matplotlib、seaborn、pyecharts绘制散点图【文末源码地址】

文章目录散点图matplotlib绘制散点图seaborn绘制散点图pyecharts绘制散点图源码地址本文可以学习到以下内容：matplotlib中文乱码解决办法seaborn中文乱码解决办法seaborn库csv数据下载地址用matplotlib、seaborn、pyecharts绘制散点图散点图小凡在做数据分析的时候，经常需要对数据进行可视化操作，这样可以更加直观的了解数据，从而更好的分析数
帅帅的Python·2024-02-19 11:12

Python数据分析实战【十一】：学习用scorecardpy搭建风控评分卡模型【文末源码地址】

文章目录评分卡模型一、数据预处理scorecardpy自带数据查看数据行列查看数据内容,用sample()比head()可以看更多的数据统计每个变量的缺失占比情况查看数据的信息查看每个变量有多少分类描述性统计数据之间的相关性二、数据筛选sc.var_filter()划分数据三、变量分箱woebin()woebin_plot()分箱调整四、WOE转化五、建立模型六、模型评估七、评分稳定性评分映射计算
帅帅的Python·2024-02-10 12:17

Excel 动态可视化图表分享

AIGCChatGPT职场案例AI绘画与短视频制作PowerBI商业智能68集数据库Mysql8.054集数据库Oracle21C142集Office2021实战应用Python数据分析实战，ETLInformatica
阿里数据专家·2024-01-18 11:29

年终总结各类表格模板Excel，大屏可视化，PPT总结等

AIGCChatGPT职场案例AI绘画与短视频制作PowerBI商业智能68集数据库Mysql8.054集数据库Oracle21C142集Office2021实战应用Python数据分析实战，ETLInformatica
阿里数据专家·2024-01-13 06:15

【Python数据采集系列】利用协程并发采集豆瓣TOP250电影信息（源码解析）

一文全面梳理多任务并发编程基本概念Python数据分析实战-爬取豆瓣电影Top250的相关信息并将爬取的信息写入Excel表中（附源码和实现效果）本期知识点：协程在数据爬虫中的应用非常常见，特别是
数据杂坛·2024-01-10 11:41

Python-基于长短期记忆网络(LSTM)的SP500的股票价格预测 股价预测 Python数据分析实战 数据可视化 时序数据预测 变种RNN 股票预测

Python-基于长短期记忆网络(LSTM)的SP500的股票价格预测股价预测Python数据分析实战数据可视化时序数据预测变种RNN股票预测摘要近些年，随着计算机技术的不断发展，神经网络在预测方面的应用愈加广泛
无心同学·2024-01-05 14:56

全网最全ChatGPT指令大全prompt

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阿里数据专家·2023-12-25 21:17

《Python数据分析实战》5 pandas：数据读写

CSVdat=pd.read_csv('temp.csv',header=0,names=['a','b','c'],sep='\t')dat.to_csv('temp.csv',index=False,header=False)HTMLdat=pd.read_html('temp.html')dat.to_html()EXCELdat=pd.read_excel('temp.xls','Shee
jhc888007·2023-12-25 01:14

不懂编程，如何获取全面海量的重要数据？

以下是数据在这个时代的重要性所体现的几个方面：决策依据模型训练个性化服务创新驱动智能决策支持本文，将介绍两个获取数据的方法1、利用爬虫框架写采集程序在前面，我介绍了两个编写爬虫程序获取数据的经典案例：Python
数据杂坛·2023-12-05 11:46

Python数据分析实战【十四】：python的三种排序方法：sort、sorted、sort_values案例学习【文末源码地址】

文章目录一、List.sort()排序案例一：按照列表中的元素进行排序案例二：按照销售额数据进行排列二、sorted()排序案例一：sorted()对列表进行排序案例二：sorted()对字典进行排序案例三：sorted()对列表中的字典元素排序三、pandas排序案例一：pandas按照销售额进行排序案例二：官方案例S操作源码地址在数据分析的工作中，我经常会遇到对数据排序的场景，比如：按照销售总
帅帅的Python·2023-12-04 21:14

Python数据分析实战三：了解你的数据集

在上一节中介绍了怎么对数据进行预处理和数据集的整合，接下来从本章开始进行数据集的探索和分析，初步了解数据集。5.统计分析了解一个数据集最好的方法是通过常用的统计分析方法来求出数据集的统计特征，包括数据集的大小，数值的特征，数据分布情况等等。5.1测试数据集为了更好地说明问题，从本节开始引入测试数据集，以下是来自A和B两个班级5位学生的考试成绩单可以根据该成绩单进行分析。初始化数据集：importp
Python_魔力猿·2023-11-26 00:23

Python数据分析实战-爬取以某个关键词搜索的最新的500条新闻的标题和链接（附源码和实现效果）

实现功能通过百度引擎，爬取以“开源之夏”为搜索关键词最新的500条新闻的标题和链接实现代码1.安装所需的库：你需要安装requests和beautifulsoup4库。可以使用以下命令通过pip安装：pipinstallrequestsbeautifulsoup42.发起搜索请求并获取多个搜索结果页面的HTML内容：由于一次搜索结果页面只包含一部分新闻，我们需要多次请求不同页码的搜索结果页面。可以
数据杂坛·2023-11-24 18:20

Python数据分析实战-爬取DouBan电影前250的相关信息并写入Excel表中（附源码和实现效果）

实现功能在win10操作系统环境下，基于python3.10解释器，爬取豆瓣电影Top250的相关信息并将爬取的信息写入Excel表中。实现代码采集爬取模块：scraper.pyimportrequestsfrombs4importBeautifulSoupfromtypingimportListimportreclassMovie:def__init__(self,detail_link:str
数据杂坛·2023-11-24 18:20

AIGC ChatGPT4对Gbase数据库进行总结

AIGCChatGPT职场案例AI绘画与短视频制作PowerBI商业智能68集数据库Mysql8.054集数据库Oracle21C142集Office2021实战应用Python数据分析实战，ETLInformatica
阿里数据专家·2023-11-21 05:26

Python数据分析实战① Python实现数据可视化

文章目录一、数据可视化介绍二、matplotlib和pandas画图1.matplotlib简介和简单使用2.matplotlib常见作图类型3.使用pandas画图4.pandas中绘图与matplotlib结合使用三、订单数据分析展示四、Titanic灾难数据分析显示一、数据可视化介绍数据可视化是指将数据放在可视环境中、进一步理解数据的技术，可以通过它更加详细地了解隐藏在数据表面之下的模式、趋
小羊oi！·2023-11-17 15:08

python实现数据可视化_Python数据分析实战（3）Python实现数据可视化

一、数据可视化介绍数据可视化是指将数据放在可视环境中、进一步理解数据的技术，可以通过它更加详细地了解隐藏在数据表面之下的模式、趋势和相关性。Python提供了很多数据可视化的库：pandas是在matplotlib的基础上实现画图的，官网为https://pandas.pydata.org/。matlpotlib和pandas结合利用pandas进行数据读取、数据清洗和数据选取等操作，再使用mat
weixin_39875028·2023-11-10 00:16

python数据可视化是什么_Python数据分析实战（3）Python实现数据可视化_CUFEECR的博客-CSDN博客...

文章目录一、数据可视化介绍二、matplotlib和pandas画图1.matplotlib简介和简单使用2.matplotlib常见作图类型3.使用pandas画图4.pandas中绘图与matplotlib结合使用三、订单数据分析展示四、Titanic灾难数据分析显示一、数据可视化介绍数据可视化是指将数据放在可视环境中、进一步理解数据的技术，可以通过它更加详细地了解隐藏在数据表面之下的模式、趋
weixin_39636707·2023-11-10 00:15

Python数据分析实战【第三章】2.10-Pandas时间戳索引：DatetimeIndex【python】

【课程2.10】Pandas时间戳索引：DatetimeIndex核心：pd.date_range()1.pd.DatetimeIndex()与TimeSeries时间序列rng=pd.DatetimeIndex(['12/1/2017','12/2/2017','12/3/2017','12/4/2017','12/5/2017'])print(rng,type(rng))print(rng[0
Captain Franke·2023-11-09 08:05

Python进阶教程：pandas数据分析实践示例总结

Python基础学习视频三、精品Python学习书籍四、Python工具包+项目源码合集①Python工具包②Python实战案例③Python小游戏源码五、面试资料六、Python兼职渠道前言在近日的python
只存在于虚拟的King·2023-11-09 03:47

Python数据分析实战-筛选出DataFrame中指定列都不包含缺失值的记录（附源码和实现效果）

实现功能筛选出DataFrame中指定列都不包含缺失值的记录实现代码importpandasaspd#创建示例DataFramedata={'A':[1,2,3,None,5],'B':[1,None,3,4,5],'C':[1,2,3,4,5]}df=pd.DataFrame(data)#筛选出指定列都不包含缺失值的记录columns_to_check=['A','B']filtered_df=
数据杂坛·2023-11-07 16:10

Python数据分析实战-使用replace方法模糊匹配替换某列的值（附源码和实现效果）

实现功能Python数据分析实战-使用replace方法模糊匹配替换某列的值实现代码importpandasaspdimportre#创建一个示例DataFramedata={'A':['apple',
数据杂坛·2023-10-21 18:13

Python数据分析实战-使用map方法根据字典中的映射关系替换某列的值（附源码和实现效果）

实现功能使用map方法根据字典中的映射关系替换某列的值实现代码importpandasaspd#创建一个示例DataFramedata={'A':[1,2,3,4,5],'B':['a','b','c','d','e']}df=pd.DataFrame(data)#打印映射替换前的DataFrameprint("映射替换前的DataFrame：")print(df)#定义映射关系的字典mappin
数据杂坛·2023-10-21 18:43

Python数据分析实战-使用replace方法精确匹配替换某列的值（附源码和实现效果）

实现功能将DataFrame中某一列的指定的两个值分别替换为0和1，而将其他值替换为2实现代码importpandasaspd#创建一个示例DataFramedata={'A':[1,2,3,4,5],'B':['a','b','c','d','e']}df=pd.DataFrame(data)#打印替换前的DataFrameprint("替换前的DataFrame：")print(df)#指定要
数据杂坛·2023-10-21 18:43

Python数据分析实战-使用numpy.where方法基于条件替换某列的值（附源码和实现效果）

实现功能在Pandas中，replace方法默认是基于精确匹配进行替换，而不是基于条件匹配。要实现基于条件的替换，可以使用numpy.where函数。将DataFrame中某一列的指定的两个值分别替换为0和1，其他值替换为2实现代码importpandasaspdimportnumpyasnp#创建一个示例DataFramedata={'A':['apple','banana','apple','
数据杂坛·2023-10-21 18:06

Python数据分析实战-实现Mann-Whitney U检验（附源码和实现效果）

实现功能使用scipy.stats模块中的mannwhitneyu函数来实现Mann-WhitneyU检验，该检验用于比较两个独立样本的分布是否有显著差异。实现代码fromscipy.statsimportmannwhitneyu#两个独立样本的数据group1=[1,2,3,4,5]group2=[6,7,8,9,10]#执行Mann-WhitneyU检验statistic,p_value=ma
数据杂坛·2023-10-11 16:36

Python数据分析实战-实现卡方检验（附源码和实现效果）

实现功能使用scipy.stats模块中的chi2_contingency函数来执行卡方检验（Chi-squaretest）。卡方检验用于检验两个或多个分类变量（组别）之间是否存在显著关联（差异）。例1：从某中学随机抽取两个班，调查他们对待文理分科的态度，结果，甲班37人赞成，27人反对；乙班39人赞成，21人反对，这两个班对待文理分科的态度是否有显著差异(α=.05)?例2：探究（不同组）死亡年
数据杂坛·2023-10-10 12:52

python的pandas函数学习

下面是对教程的一个整理：Python数据分析之Pandas——基础篇1.Python数据分析实战|初识Pandas备用链接2.Python数据分析实战|灵活的Pandas索引备用链接3.Python数据分析实战
RachaelRiggs·2023-10-04 00:01

Python数据分析实战【九】：用Python处理省份城市编码数据【文末源码地址】

文章目录项目背景项目代码新增省份编码获取编码映射数据合并数据统计省份用户数使用SQL实现源码地址本文可以学习到以下内容：免费获取全国省份、城市编码以及经纬度数使用pandas中的read_sql读取sqlite中的数据使用pandas中的merge方法合并数据使用groupgy+sort_values方法实现统计各省人数并降序排列项目背景“小凡，数据库users表中有客户的资料，我需要你统计一下各
帅帅的Python·2023-09-11 21:53

Python数据分析实战-将dataframe某列的值分成不同区间并计算每个区间的频数（附源码和实现效果）

实现功能将dataframe某列的值分成不同区间并计算每个区间的频数实现代码importpandasaspd#创建dataframedata={'Name':['Tom1','Jack1','Steve1','Ricky1','Tom2','Jack2','Steve2','Ricky2'],'Score':[78,60,59,42,88,34,69,142]}df=pd.DataFrame(da
数据杂坛·2023-09-11 21:22

Python数据分析实战-依次遍历dataframe每一行，对某字段进行分析处理并新增一列（附源码和实现效果）

实现功能依次遍历每一行，在某列包含某个元素时新增一列进行标记实现代码defprovince_distribution_of_colleges(self,file):df=pd.read_excel(os.path.join(self.datapath,file))df1=dfhua_bei=['北京市','天津市','河北省','山西省','内蒙古自治区']dong_bei=['辽宁省','吉林省
数据杂坛·2023-09-11 21:22

Python数据分析实战-表连接-merge四种连接方式用法（附源码和实现效果）

实现功能表连接-merge四种连接方式用法，将两个pandas表根据一个或者多个键（列）值进行连接。实现代码importpandasaspddf1=pd.DataFrame({'key':['a','b','d'],'data1':range(3)})print(df1)df2=pd.DataFrame({'key':['a','b','c','a','b'],'data2':range(5)})
数据杂坛·2023-09-11 20:49

Python数据分析实战-判断一组序列（列表）的变化趋势（附源码和实现效果）

实现功能判断一组序列（列表）的变化趋势实现代码fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportnumpyasnp#计算相邻两个数之间的差值的均值，并判断变化趋势。deftrend(lst):diff=[lst[i+1]-lst[i]foriinrange(len(lst)-1)]trend=sum(diff)/len(diff)iftrend
数据杂坛·2023-09-06 23:37

Python数据分析实战-Series转DataFrame并将index设为新的一列（附源码和实现效果）

实现功能Series转DataFrame并将index设为新的一列实现代码importpandasaspd#创创建seriesseries=pd.Series([1,2,3,4,5])#创建一个DataFrame对象data={'column_name':series}df=pd.DataFrame(data)#重新设置索引，将原有的索引作为新的一列df.reset_index(inplace=T
数据杂坛·2023-09-06 23:37

Python数据分析实战-使用装饰器为函数增加异常处理功能（附源码和实现效果）

实现功能使用装饰器增加异常处理功能实现代码#假设我有一个函数（原函数），可以实现两个数相除defdivide(x,y):returnx/yres=divide(10,2)print(res)#定义一个装饰器，使得原函数能够有处理异常的功能defhandle_exceptions(func):#外层函数：接受一个函数（原函数）作为参数，并返回一个函数（新函数）。defwrapper(*args,**
数据杂坛·2023-09-06 23:37

Python数据分析实战-将字符串中的空格替换为逗号且要保留特定词组（附源码和实现效果）

实现功能将字符串中的空格替换为逗号且要保留特定词组实现代码importrestring="LinuxPythonCloudNativeDistributedSystemAIC++DeepLearningFrameworkMicroServiceAutomationGitIoT"#定义要保留的特定词组special_phrases=["DeepLearningFramework","MicroSer
数据杂坛·2023-09-06 23:05

4月10号星期天上午Python数据分析实战笔记

作业一读取“作业数据”数据增加一列数据“工作年限”，自定义数据删除“编号列”将“收入”列的第二个数据改成0查询前三行数据importpandasaspddata=pd.read_excel("D:\数据\作业数据_第五节.xlsx")#print(data)DataFrame=pd.DataFrame(data)#1、增加一列数据#DataFrame['工作年限']=[8,7,6,5,4,3,2,
汉口君呐·2023-09-01 17:29

Python数据分析实战-找出两个列表中的不同元素（附源码和实现效果）

实现功能使用Python的集合操作来实现找出两个列表中的不同元素。将两个列表转化为集合类型，然后使用集合的操作来找出不同的元素。实现代码list1=[1,2,3,4,5]list2=[3,4,5,6,7]set1=set(list1)set2=set(list2)diff=set1.symmetric_difference(set2)print(diff)实现效果本人读研期间发表5篇SCI数据挖掘
数据杂坛·2023-08-24 18:39

Python数据分析实战-DataFrame按照某列指定的顺序排序（附源码和实现效果）

实现功能dataframe按照某列指定的顺序排序实现代码importpandasaspd#创建一个示例DataFramedf=pd.DataFrame({'name':['Alice','Bob','Charlie','David','Eva'],'age':[25,30,35,40,45],'gender':['F','M','M','M','F']})#按照指定顺序排序sort_order=[
数据杂坛·2023-08-24 18:39

Python数据分析实战-给定JSON格式的数据提取所需字段并转换为DataFrame（附源码和实现效果）

实现功能给定JSON格式的数据提取所需字段并转换为DataFrame实现代码importpandasaspdimportjson#假设给定的JSON数据已经存储在data变量中data=[{"title":"DataSourceAdapterforExcelSheets","project_code_url":"https://github.com/polypheny/Polypheny-DB/p
数据杂坛·2023-08-24 18:08

Python数据分析实战-dataframe 某一列数据每个元素做处理并新增一列（附源码和实现效果）

实现功能dataframe某一列数据每个元素做处理并新增一列实现代码importpandasaspd#创建示例数据df=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':['foo','bar','baz']})#对列B中的每个元素加上'processed_'前缀，并将结果添加为新列Cdf['C']=df['B'].apply(lambdax:'processed_'+x)#处理结果新增
数据杂坛·2023-08-18 15:11

Python数据分析实战-多线程并发处理列表（附源码和实现效果）

实现功能Python数据分析实战-多线程并发处理列表实现代码importthreading'''有15个列表，尝试多进程并发处理，每个列表一个进程，进程数和CPU核数一致'''defsum_list(lst
数据杂坛·2023-08-18 15:11

Python数据分析实战-*和**实现可变多参数的传入或变量的拆解（附源码和实现效果）

实现功能*和**实现多参数的传入或变量的拆解实现代码#1、实现多参数的传入defone(a,*b):"""a是一个普通传入参数，*b是一个非关键字星号参数"""print(b)one(1,2,3,4,5,6)'''其中，第一个的输入可以理解为：one(1,2,3,4,5,6)传入后，等价于：one(1,(2,3,4,5,6))'''#--------deftwo(a=1,**b):"""a是一个普
数据杂坛·2023-08-18 15:10

Python数据分析实战-多进程并发处理列表（附源码和实现效果）

实现功能有15个列表，尝试多进程并发处理，每个列表一个进程，进程数和CPU核数一致实现代码importmultiprocessing'''有15个列表，尝试多进程并发处理，每个列表一个进程，进程数和CPU核数一致'''defsum_list(lst):returnsum(lst)if__name__=='__main__':#获取CPU核数num_cores=multiprocessing.cpu
数据杂坛·2023-08-17 06:51

Python数据分析实战-列表字符串、字符串列表、字符串的转化（附源码和实现效果）

实现功能str([None,'master','hh'])--->[None,"master","hh"]--->"None,'master','hh'"实现代码importreimportastx1=str([None,'master','hh'])print(x1)x2=ast.literal_eval(x1)print(x2)x3=",".join(str(item)foriteminx2)
数据杂坛·2023-08-12 06:11

Python数据分析实战-dataframe指定多列去重（附源码和实现效果）

实现功能Python数据分析实战-利用df.drop_duplicates(subset=['',''])对dataframe指定多列去重实现代码importpandasaspddata={'state
数据杂坛·2023-08-09 20:18

Python数据分析实战-格式化字符串的两种方法（附源码和实现效果）

实现功能格式化字符串的两种方法实现代码#方法一：format方法query='''SELECTcustomer_id,COUNT(*)asnum_ordersFROMordersWHEREdate>='{start_date}'ANDdate{min_orders}'''start_date=1end_date=2min_orders=3formatted_query=query.format(s
数据杂坛·2023-08-09 20:18

Python数据分析实战-提取DataFrame（Excel）某行（记录）最全操作（附源码和实现效果）

实现功能：提取DataFrame（Excel）某行（记录）实现代码：importpandasaspddf=pd.read_csv("D:\数据杂坛\\UCIHeartDiseaseDataset.csv")df=pd.DataFrame(df)#筛选行#单行提取返回series格式print('单行提取返回series格式,以下两种方式等价：')print(df.loc[0,:])#按位置索引名提
数据杂坛·2023-08-03 15:12
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